Question

所以，这个应该是一个非常简单的事情，但无论出于何种原因，我正在做的事情就是将字符串数组转换为浮点数组。

我有一个两列数组，如下所示：

Name    Value
Bob     4.56
Sam     5.22
Amy     1.22

我试试这个：

for row in myarray[1:,]:
     row[1]=float(row[1])

而且：

for row in myarray[1:,]:
    row[1]=row[1].astype(1)

而且：

myarray[1:,1] = map(float, myarray[1:,1])

他们似乎都做了些什么，但是当我仔细检查时：

type(myarray[9,1])

我得到了

<type> 'numpy.string_'>

Answer 1

Numpy数组必须有一个dtype，除非它是结构化的。由于数组中有一些字符串，因此它们都必须是字符串。

如果您希望拥有复杂的dtype，可以这样做：

import numpy as np
a = np.array([('Bob','4.56'), ('Sam','5.22'),('Amy', '1.22')], dtype = [('name','S3'),('val',float)])

请注意，a现在是1d structured array，其中每个元素都是dtype类型的元组。

您可以使用其字段名称访问值：

In [21]: a = np.array([('Bob','4.56'), ('Sam','5.22'),('Amy', '1.22')],
    ...:         dtype = [('name','S3'),('val',float)])

In [22]: a
Out[22]: 
array([('Bob', 4.56), ('Sam', 5.22), ('Amy', 1.22)], 
      dtype=[('name', 'S3'), ('val', '<f8')])

In [23]: a['val']
Out[23]: array([ 4.56,  5.22,  1.22])

In [24]: a['name']
Out[24]: 
array(['Bob', 'Sam', 'Amy'], 
      dtype='|S3')

Answer 2

numpy数组中对象的类型是在该数组的初始化时确定的。如果以后要更改它，则必须强制转换数组，而不是该数组中的对象。

myNewArray = myArray.asType(float)

注意：可以进行向上转换，对于向下转换，您需要使用astype方法。有关详细信息，请参阅：
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.chararray.astype.html

将numpy字符串数组转换为float：Bizarre？

2 个答案: