将Numpy ASCII码数组转换为字符串

Question

我想将表示ASCII代码的NumPy整数数组转换为相应的字符串。 例如，ASCII码97等于字符"a"。 我试过了：

from numpy import *
a=array([97, 98, 99])
c = a.astype('string')
print c

给出：

['9' '9' '9']

但我希望得到字符串"abc"。

Answer 1

print "".join([chr(item) for item in a])

<强>输出

abc

Answer 2

另一个不涉及离开NumPy世界的解决方案是将数据视为字符串：

arr = np.array([97, 98, 99], dtype=np.uint8).view('S3').squeeze()

或者你的numpy数组不是8位整数：

arr = np.array([97, 98, 99]).astype(np.uint8).view('S3').squeeze()

在这些情况下，您必须在数据类型中附加正确的长度（例如，对于3个字符的字符串为“S3”）。

Answer 3

使用ascii编解码器创建一个字节数组并解码字节表示：

np.array([98,97,99], dtype=np.int8).tostring().decode("ascii")

请注意，tostring命名错误，它实际上返回的字节恰好是python2中的字符串，在python3中，您将获得需要解码的字节类型。

Answer 4

只想发布一种替代方式，即使我发现@Ashoka的解决方案很有用。

from numpy import array

a = array([97, 98, 99])
print("{0:c}{1:c}{2:c}").format(a[0], a[1], a[2])

当然，“加入”和列表理解也可以在这里使用。

Answer 5

对于大型数据集，依赖于Python循环或字符串格式的解决方案将很慢。如果您知道所有数据都是ASCII，则更快的方法可能是使用花式索引：

import numpy as np
a = np.array([97, 98, 99])
np.array([chr(x) for x in range(127)])[a]
# array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1')

优点是它适用于任意形状的数组。