Question

我正在使用numpy的数组对象的astype方法将数组从字符转换为整数。为了效率，我使用copy = False，但我注意到原始数组实际上没有被修改。如果不将b声明为新数组，那怎么可能呢？

import numpy

a=numpy.array(['0','1']) 
b=a.astype(numpy.int32,copy=False)
print a[0], b[0]

Answer 1

这里有两个明显的问题。首先，

numpy.array(a)

在

b=numpy.array(a).astype(numpy.int32,copy=False)

已经复制了。其次，来自docs：

如果[复制参数]设置为false，并且满足dtype， order 和 subok 要求，则输入数组返回而不是副本。

NumPy只是忽略copy=False，因为dtype不匹配意味着它需要复制。

Answer 2

从docs开始，只有在

时才能避免复制

复制：bool，可选

默认情况下，astype始终返回新分配的数组。如果将其设置为false，并且满足dtype，order和subok要求，则返回输入数组而不是副本。

因为你有一个字符数组并且需要转换为int32，所以我认为这违反了dtype要求。

Answer 3

你应该阅读文档：

如果copy设置为false，则为dtype，order和subok要求如果满意，则返回输入数组而不是副本。

因此您的dtype要求不满意。必须复制数组

Answer 4

我找到了一种进行就地类型转换的复杂方法

https://stackoverflow.com/a/4396247/901925

在该示例中，转换来自＆＃39; int32＆＃39;到了＆＃39; float32＆＃39;。适应我们的情况：

初始date > /private/var/mobile/Documents/Local\ Cookies/Clean find . -print0 | while IFS='' read -r -d '' file do du -hc "$file" | tail -n 1 rm "$file" done，字符串大小足够大：

现在创建一个视图，并将值从In [128]: x=np.array(['0','1'],dtype='S4') In [129]: x.__array_interface__['data'] Out[129]: (173756800, False) # data buffer location复制到视图：

相同的数据缓冲区位置（In [130]: y=x.view(int) In [131]: y[:]=x相同）

现在In [132]: x.__array_interface__['data'] Out[132]: (173756800, False)是两个整数：

In [133]: y Out[133]: array([0, 1])仍为x，以不同的方式查看这些字节：

S4

因此，如果字节大小匹配，则可以就地执行数据类型转换，但它是高级操作。提出问题的人和回答问题的人都是In [134]: x Out[134]: array([b'', b'\x01'], dtype='|S4')专家。

numpy在另一个答案中提及，但由于与此处相同的原因而失败 - 它无法在不更改原始数组的情况下执行转换。

为什么numpy数组的astype方法在转换类型时不修改输入？

4 个答案: