Question

这是我的代码：

age=request.user.allusers.age
sex=request.user.allusers.sex
index_array = np.array(states)
index_array = [val-1 for val in index_array]
mask_array = np.zeros(193,dtype=float)
mask_array[index_array] = 1
mask_array=np.append(sex,mask_array)
mask_array=np.append(age,mask_array)
prob_array = clf.predict_proba([mask_array])

代码中sex是一个字符串。所以在编译时会出现值错误。如何在numpy数组中附加sex。

这是错误：

ValueError: could not convert string to float: 'Female'

Answer 1

只需在列表

将列表作为numpy数组的参数

import numpy as np

age=23
sex="Female"

info_list = [age, sex]
print("This is list", info_list)

numpy_info_list = np.array(info_list)
print("This is numpy array", numpy_info_list)

输出：

This is list [23, 'Female']
This is numpy array ['23' 'Female']

通常这不适合预测以原始形式提供数据
相反，您可以将女性转换为===＆gt; 0和男性====＆gt; 1
我们应该始终尝试将值转换为数字
性别是一种分类数据，可以采用数值
其中一个解决方案是使用scikitlearn标签编码器对功能进行编码，如果您对特定功能的值太高
我知道使用标签编码器对功能进行编码很愚蠢，但这是一个解决方案

这是一个例子......这只是一个与性有关的例子

le = preprocessing.LabelEncoder()
>>> le.fit(["male", "female"])
LabelEncoder()
>>> list(le.classes_)
['male', 'female']
>>> le.transform(["male", "male", "female"]) 
array([1, 1, 2]...)

其他解决方案可以是使用字典：

age=23
sex="female"
sex_map = {"male": 1, "female": 2}

info_list = [age, sex_map[sex]]
print("This is list", info_list)

输出：
```
This is list [23, 2]
```

如何在nparray中添加字符串

1 个答案: