如何在两列的二维数组中的一列中添加一个整数，其中第一列是字符串，第二列是整数......使用numpy？

Question

我刚开始学习python...

我正在自己练习一些从 DataCamp 学到的东西...

我要做的是在二维数组中将两个人的年龄相加两年...

例如

people=np.array([["you',20],["me",21]])

我记得对于 NumPy 数组，所有元素都应该相同，以便进行这样的计算。但是我不能只创建第二个 np.array 然后跨第二列进行计算，例如people[:,1] 因为只有那一列是整数，而我只会将计算应用于那一列？还是因为数组 people 有 int 和 strs 而无法实现？

菜鸟问题，但我只是想在这里学习

Answer 1

如果所有元素都具有相同的数据类型，则 NumPy 数组效果最好。让我们看看你的初始化器：

>>> people = np.array([['you', 20], ['me', 21]])
array([['you', '20'],
       ['me', '21']], dtype='<U3')

NumPy 看到这些字符串并推断出数据类型<U3，即长度为 3 的 little-endian unicode 字符串。如果您想对第二列执行算术，这不是您想要的。您可以在构造函数中设置更通用的数据类型：

>>> people = np.array([['you', 20], ['me', 21]], dtype='object')
array([['you', 20],
       ['me', 21]], dtype=object)

一般来说，拥有object 数据类型并不是很好，因为它效率低下（我想某些函数将无法在这些数组上正确操作）。但是，您想要的算术现在有效。让每个人都老 30 岁：

>>> people[:, 1] += 30
array([['you', 50],
       ['me', 51]], dtype=object)

总结：如果可以避免的话，不要在同一个 NumPy 数组中使用带有数字的字符串。也许保留两个单独的数组适合您的目的。从长远来看，我建议您尝试Pandas，它旨在处理更通用和混合的数据集。