假设我有一个包含字符的表格，并希望对数字进行操作：
import numpy
pru=numpy.matrix([['a', 'a','w','a'],[1, 2,4,5],[3, 4,1,2]])
type(pru)
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
a=pru[1:3,0]
b=a - a[0]
我收到以下错误：
不支持的操作数类型 - ：'matrix'和'matrix'
但是，如果我创建另一个包含字符的矩阵，我可以进行减法，但对象的“类型”仍然是相同的：
pru=numpy.matrix([[1, 2,4,5],[3, 4,1,2]])
type(pru)
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
a=pru[:,0]
b=a - a[0]
我得到了正确的结果。
所以要把它转换成浮点数我做：
a=a.astype(float)
但我不希望每次需要时都转换元素的每个部分。我希望在一个对象中有不同类型的元素（比如R中的data.frames）。这在Python中是否可行？
答案 0 :(得分：1)
如果你在Python中寻找数据框对象，你应该使用pandas，而不是numpy。 这将为您提供对标记行和列的更好支持，并允许更轻松地混合数据类型。 在Pandas中，相同类型的列是存储的内容，因此我将您的数据转换为将每种数据类型放在每列中。 这是大熊猫的操作：
from pandas import DataFrame
pru = DataFrame([['a', 1, 3], ['a', 2, 4], ['w', 4, 1], ['a', 5, 2]])
a = pru[[1,2]].ix[0]
b = a - a[1]
b
此外，当使用numpy时，您经常会发现ndarray类的接口比矩阵类更加完善和维护良好。 如果您想制作包含复合类型的数组，可以使用numpy＆＃39; dtype system。
答案 1 :(得分：0)
您必须添加 numpy.object ，如下所示：
pru=numpy.matrix([['a', 'a','w','a'],[1, 2,4,5],[3, 4,1,2]], dtype=numpy.object)
然后：
a=pru[1:3,0]
print a - a[0]
打印：
matrix([[0],
[2]], dtype=object)