如何在 Python3 中解码编码文字/字符串的 numpy 数组？ AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“解码”

Question

在 Python 3 中，我有以下 NumPy 数组 strings。

NumPy 数组中的每个string 都采用b'MD18EE 的形式，而不是MD18EE。

例如：

import numpy as np
print(array1)
(b'first_element', b'element',...)

通常，人们会使用.decode('UTF-8') 来解码这些元素。

但是，如果我尝试：

array1 = array1.decode('UTF-8')

我收到以下错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'decode'

如何从NumPy 数组中解码这些元素？ （也就是我不要b''）

编辑：

假设我正在处理PandasDataFrame，其中只有某些以这种方式编码的列。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(...)

df
        COL1          ....
0   b'entry1'         ...
1   b'entry2'
2   b'entry3'
3   b'entry4'
4   b'entry5'
5   b'entry6'

Answer 1

你有一个字节串数组； dtype 是S:

In [338]: arr=np.array((b'first_element', b'element'))
In [339]: arr
Out[339]: 
array([b'first_element', b'element'], 
      dtype='|S13')

astype 可以轻松地将它们转换为 unicode，这是 Py3 的默认字符串类型。

In [340]: arr.astype('U13')
Out[340]: 
array(['first_element', 'element'], 
      dtype='<U13')

还有一个字符串函数库——将对应的str方法应用于字符串数组的元素

In [341]: np.char.decode(arr)
Out[341]: 
array(['first_element', 'element'], 
      dtype='<U13')

astype 更快，但decode 允许您指定编码。

另见How to decode a numpy array of dtype=numpy.string_?

Answer 2

如果您希望结果是 (Python) 字符串列表，您可以使用列表推导：

>>> l = [el.decode('UTF-8') for el in array1]
>>> print(l)
['element', 'element 2']
>>> print(type(l))
<class 'list'>

或者，如果您想将其保留为 Numpy 数组，您可以使用np.vectorize 制作矢量化解码器函数：

>>> decoder = np.vectorize(lambda x: x.decode('UTF-8'))
>>> array2 = decoder(array1)
>>> print(array2)
['element' 'element 2']
>>> print(type(array2))
<class 'numpy.ndarray'>