分离后将带有字符串数据的Numpy数组转换为整数答案

【问题标题】：Converting a Numpy array with string data into integers after seperating分离后将带有字符串数据的Numpy数组转换为整数
【发布时间】：2021-12-31 21:14:29
【问题描述】：

我有这样的 numpy 数组：

myarray = array(['31,67,82', '31,72,82', '31,41,77'])

我想使用逗号作为分隔符来分割文本。然后我希望将它们转换为整数。

我试过了，

a = list()
for x in myarray:
    a.append(np.char.split(x, sep =','))

它正在工作，但是当我希望它使用 astype(np.int) 将其转换为整数时，

a = list()
for x in myarray:
    a.append(np.char.split(x, sep =',').astype(np.int)

我遇到了以下错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

我怎样才能做到这一点？

提前致谢！

我想要的输出是这样的：

np.array([[31,67,82] , [31,72,82],[31,41,77]])

【问题讨论】：

显示不带 astype 的 a。

标签： python arrays list numpy

【解决方案1】：

In [345]: myarray = np.array(['31,67,82', '31,72,82', '31,41,77'])
In [346]: myarray
Out[346]: array(['31,67,82', '31,72,82', '31,41,77'], dtype='<U8')

将char.split 应用于整个数组（它实际上会迭代字符串并执行astr.split：

In [347]: a = np.char.split(myarray, sep=',')
In [348]: a
Out[348]: 
array([list(['31', '67', '82']), list(['31', '72', '82']),
       list(['31', '41', '77'])], dtype=object)

我们不能将astype 应用于整个数组：

In [349]: a.astype(int)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

ValueError: setting an array element with a sequence.

但是如果我们创建一个列表，我们可以很容易地从中创建一个 int 数组：

In [350]: a.tolist()
Out[350]: [['31', '67', '82'], ['31', '72', '82'], ['31', '41', '77']]
In [351]: np.array(a.tolist(), int)
Out[351]: 
array([[31, 67, 82],
       [31, 72, 82],
       [31, 41, 77]])

等效地，直接进行字符串拆分：

In [352]: [astr.split(',') for astr in myarray]
Out[352]: [['31', '67', '82'], ['31', '72', '82'], ['31', '41', '77']]
In [353]: np.array([astr.split(',') for astr in myarray],int)
Out[353]: 
array([[31, 67, 82],
       [31, 72, 82],
       [31, 41, 77]])

告诉np.array 进行字符串到int 的转换应该比map(int...) 快。但是拆分本身就是一个字符串方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

对使用split 函数后生成的所有元素使用map 函数并将输出再次转换为列表将是适当且有效的。试试这个：

a = list()
for x in myarray:
    a.append(list(map(int, x.split(','))))

【讨论】：

【解决方案3】：

来自this 回答：

a = list()
for x in myarray:
    a.append(np.fromstring(x, dtype=np.int, sep=','))
np.array(a)

结果：

array([[31, 67, 82],
       [31, 72, 82],
       [31, 41, 77]])

【讨论】：

【解决方案4】：

预处理输入数组可能比尝试追溯修改数据类型更容易。像这样的：

from numpy import array

def process(a):
    r = []
    for item in a:
        r.append([int(x) for x in item.split(',')])
    return r

myarray = array(process(['31,67,82', '31,72,82', '31,41,77']))
print(myarray)

【讨论】：