将python列表转换为numpy结构化数组时保持字符串

内容导读

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内容图文

我有一个如下所示的数据结构：

data = [ ('a', 1.0, 2.0),
         ('b', 2.0, 4.0),
         ('c', 3.0, 6.0) ]

我想使用numpy将其转换为结构化数组.但是,当我尝试以下操作时,我会保留浮动但是我丢失了字符串信息：

import numpy
x = numpy.array(data, dtype=[('label', str), ('x', float), ('y', float)])
print x

导致：

>>> [('', 1.0, 2.0) ('', 2.0, 4.0) ('', 3.0, 6.0)]

任何人都可以解释为什么会发生这种情况,以及我如何保留字符串信息？

解决方法:

如果打印出阵列并仔细查看,则可以看到问题：

>>> numpy.array(data, dtype=[('label', str), ('x', float), ('y', float)])
array([('', 1.0, 2.0), ('', 2.0, 4.0), ('', 3.0, 6.0)], 
      dtype=[('label', '|S0'), ('x', '<f8'), ('y', '<f8')])

第一个字段的数据类型为“| S0” – 零宽度字符串字段.使字符串字段更长 – 这是一个2字符串字符串字段：

>>> numpy.array(data, dtype=[('label', 'S2'), ('x', float), ('y', float)])
array([('a', 1.0, 2.0), ('b', 2.0, 4.0), ('c', 3.0, 6.0)], 
      dtype=[('label', '|S2'), ('x', '<f8'), ('y', '<f8')])

您也可以这样做,如here所述：

>>> numpy.array(data, dtype=[('label', (str, 2)), ('x', float), ('y', float)])
array([('a', 1.0, 2.0), ('b', 2.0, 4.0), ('c', 3.0, 6.0)], 
      dtype=[('label', '|S2'), ('x', '<f8'), ('y', '<f8')])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的将python列表转换为numpy结构化数组时保持字符串全部内容，希望文章能够帮你解决将python列表转换为numpy结构化数组时保持字符串所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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