numpy .reshape函数更改数组元素类型

Question

如何在不更改进程中的Array元素类型的情况下在数组上使用numpy .reshape函数？这就是我的意思：

letters = ['A', 'B', 'C']
letters_array = np.array(letters)
print letters_array
#['A' 'B' 'C']
print type(letters_array[0])
#<type 'numpy.string_'>

现在，我使用.reshape

letters_array = letters_array.reshape(3, 1)
print letters_array
#[['A']
#['B']
#['C']]
print type(letters_array[0])
#<type 'numpy.ndarray'>

为什么在使用.reshape之后元素类型会从字符串更改为数组？如何保持相同的数据类型？

Answer 1

首先letters_array只有一个维度，因此当您将其编入letters_array[0]时，您会得到一个元素。

letters = ['A', 'B', 'C']
letters_array = np.array(letters)
print letters_array.ndim
# 1

在reshape数组有两个维度之后，意味着以相同的方式索引会为您提供一行数组（类型为numpy.ndarray）。要获得单个元素，您必须为每个维度提供一个索引：

letters_array = letters_array.reshape(3, 1)
print letters_array.ndim
# 2
print type(letters_array[0, 0])
# <type 'numpy.string_'>

请注意，两种情况下的元素类型都相同！不要使用type，最好查看数组的dtype属性，该属性与数组形状无关：

print letters_array.dtype
# |S1