Question

我希望通过对array(['0th', '1th', '2th', '3th', '4th'])给出的整个数组进行操作来获得结果np.array(range(5)).astype(str)。我试过这个：

>>> np.array(range(5))
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> np.array(range(5))*2
array([0, 2, 4, 6, 8])
>>> np.array(range(5)).astype(str)
array(['0', '1', '2', '3', '4'],
  dtype='<U24')
>>> np.array(range(5)).astype(str)+"th"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'str'

我知道我可以使用列表理解来做到这一点：

[ x+"th" for x in np.array(range(5)).astype(str) ]  # can get the result,

但我更喜欢矢量化方式来做同样的事情，例如：

pandas.date_range("20150105",periods=16*7,freq="D").format(formatter=lambda x:x.strftime("%Y%m%d"))

这可能吗？

Answer 1

您可以这样做：

>>> np.core.defchararray.add(np.arange(5).astype(str), 'th')
array(['0th', '1th', '2th', '3th', '4th'], 
      dtype='|S26')

Answer 2

可能的解决方案：

>>> np.array([str(a) + 'th' for a in range(5)])
array(['0th', '1th', '2th', '3th', '4th'], 
      dtype='|S3')

Answer 3

我目前在计算机上没有Numpy软件包，所以我无法测试，但这是我的第一个想法。

np.array(range(5)).astype(str)似乎返回ndarray

形式的ndarray(list, str)元素

这有用吗？： print [ x+"th" for x in np.array(range(5)).astype(str)[0] ]

+：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;不支持的操作数类型和＆＃39; str＆＃39;

3 个答案: