将字符串转换为numpy数组答案

【问题标题】：Convert string to numpy array将字符串转换为numpy数组
【发布时间】：2015-03-28 06:24:57
【问题描述】：

输入：

mystr = "100110"

所需的输出 numpy 数组：

mynumpy == np.array([1, 0, 0, 1, 1, 0])

我试过了：

np.fromstring(mystr, dtype=int, sep='')

但问题是我无法将字符串拆分为每个数字，因此 numpy 将其视为一个数字。知道如何将我的字符串转换为 numpy 数组吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays string numpy

【解决方案1】：

除了上述答案之外，当您使用 fromstring
DeprecationWarning: The binary mode of fromstring is deprecated, as it behaves surprisingly on unicode inputs. Use frombuffer instead 时，numpy 现在会给出弃用警告。
更好的选择是使用fromiter。它的执行速度是原来的两倍。这就是我在 jupyter notebook 中得到的 -

import numpy as np
mystr = "100110"

np.fromiter(mystr, dtype=int)
>> array([1, 0, 0, 1, 1, 0])

# Time comparison
%timeit np.array(list(mystr), dtype=int)
>> 3.5 µs ± 627 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit np.fromstring(mystr, np.int8) - 48
>> 3.52 µs ± 508 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit np.fromiter(mystr, dtype=int)
1.75 µs ± 133 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

【讨论】：

【解决方案2】：

list 可以帮助您做到这一点。

import numpy as np

mystr = "100110"
print np.array(list(mystr))
# ['1' '0' '0' '1' '1' '0']

如果你想获取数字而不是字符串：

print np.array(list(mystr), dtype=int)
# [1 0 0 1 1 0]

【讨论】：

需要注意的是，对于较大的输入，grc 的第一个使用np.fromstring('...', np.int8) 的方法要快得多。从（大）字符串创建list 是不必要的。

【解决方案3】：

您可以将它们读取为 ASCII 字符，然后减去 48（0 的 ASCII 值）。对于大字符串，这应该是最快的方法。

>>> np.fromstring("100110", np.int8) - 48
array([1, 0, 0, 1, 1, 0], dtype=int8)

或者，您可以先将字符串转换为整数列表：

>>> np.array(map(int, "100110"))
array([1, 0, 0, 1, 1, 0])

编辑：我做了一些快速的计时，第一种方法比先将其转换为列表快 100 倍以上。

【讨论】：

我强烈建议使用ord('0') 而不是48。显式优于隐式。