将numpy矩阵类型转换为python中的字符串答案

【问题标题】：Typecasting a numpy matrix into a string in python将numpy矩阵类型转换为python中的字符串
【发布时间】：2012-04-21 18:24:11
【问题描述】：

我有一个浮点类型的 m*n numpy 矩阵。我将使用 Counter 函数（来自集合）来推导某些矩阵元素组合的计数。在实验中，我发现 Counter() 需要字符串值条目来迭代，而我的 numpy 矩阵默认是浮点类型。

在声明零的 numpy 矩阵时使用 dtype 没有帮助。

所以，我想把 numpymatrix 的每个元素都转换成一个字符串。但是，它不起作用。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python matrix numpy counter typecasting-operator

【解决方案1】：

xx = np.matrix([[1.2,3.4],[5.4,6.7],[9.8, 5.2]])
zz = np.matrix([[str(ele) for ele in a] for a in np.array(xx)])

结果：

>>> xx
matrix([[ 1.2,  3.4],
        [ 5.4,  6.7],
        [ 9.8,  5.2]])
>>> zz
matrix([['1.2', '3.4'],
        ['5.4', '6.7'],
        ['9.8', '5.2']], 
       dtype='|S3')

【讨论】：

【解决方案2】：

目前尚不清楚您到底要做什么，但您可能更适合使用 np.histogram（或可能是 np.bincount）根据 numpy 数组推导计数。

但如果你必须：

In [45]: a = np.random.normal(size=(3,3))

In [46]: a
Out[46]: 
array([[ 0.64552723, -0.4329958 , -1.84342512],
       [ 0.83197804, -0.03053034,  0.22560254],
       [ 0.61356459, -1.60778048, -1.51859134]])

In [47]: a.astype('|S8')
Out[47]: 
array([['0.645527', '-0.43299', '-1.84342'],
       ['0.831978', '-0.03053', '0.225602'],
       ['0.613564', '-1.60778', '-1.51859']], 
      dtype='|S8')

【讨论】：