python - 将字符串操作应用于 numpy 数组？

Question

是否有更好的方法将字符串操作应用到 ndarray 而不是迭代它们？我想使用“向量化”操作，但我只能想到使用 map(示例所示)或列表理解。

Arr = numpy.rec.fromrecords(zip(range(5),'as far as i know'.split()),
                            names='name, strings')

print ''.join(map(lambda x: x[0].upper()+'.',Arr['strings']))
=> A.F.A.I.K.

比如在R语言中，字符串操作也是向量化的:

> (string <- unlist(strsplit("as far as i know"," ")))
[1] "as"   "far"  "as"   "i"    "know"
> paste(sprintf("%s.",toupper(substr(string,1,1))),collapse="")
[1] "A.F.A.I.K."

Answer 1

是的，最近的 NumPy 有矢量化字符串操作，在 numpy.char模块。例如，当你想在一个字符串数组中找到所有以 B 开头的字符串时，那就是

>>> y = np.asarray("B-PER O O B-LOC I-LOC O B-ORG".split())
>>> y
array(['B-PER', 'O', 'O', 'B-LOC', 'I-LOC', 'O', 'B-ORG'], 
      dtype='|S5')
>>> np.char.startswith(y, 'B')
array([ True, False, False,  True, False, False,  True], dtype=bool)