python - 在没有循环的情况下在 Numpy 中切片一维数组

Question

我有一个数组x，如下所示:

x=np.array(["83838374747412E61E4C202C004D004D004D020202C3CF",
            "8383835F6260127314A0127C078E07090705023846C59F",
            "83838384817E14231D700FAC09BC096808881E1C1BC68F",
            "8484835C535212600F860A1612B90FCF0FCF012A2AC6BF",
            "848484787A7A1A961BAC1E731086005D005D025408C6CF",
            "8484845050620C300D500A9313E613E613012A2A5CC4BF",
            "838383757C7CF18F02192653070D03180318080101BE6F",
            "8584845557570F090E830F4309E5080108012A2A2AC6DF",
            "85858453536B07D608B3124C102A102A1026010101C61F",
            "83838384848411A926791C162048204820484D4444C3BF"], dtype=object)

这些是串联的十六进制值，我需要对其进行切片以便转换为整数，然后应用转换因子。我想要一个数组，例如:

[83,83,83,84,84,84,83,85,85,83]

这相当于 x[:,0:2] 但我不能在这个 (10,) 数组中切片。我正在尝试做一些类似于字符数组在 MatLab 中所做的事情。我将对数百万行执行此操作，这就是我试图避免循环的原因。

Answer 1

如果您只是在每个十六进制值的前两个字符之后，一个选择是将您的数组重新转换为 '|S2' 的 dtype:

>>> x.astype('|S2')
array(['83', '83', '83', '84', '84', '84', '83', '85', '85', '83'], 
  dtype='|S2')

这个想法可以概括为返回每个字符串的前 n 个字符。

字符串数组的任意切片在 NumPy 中要困难得多。关于 this Stack Overflow page 的回答解释为什么它不是处理字符串的最佳工具，但展示什么是可能的。

或者，Pandas 库有助于快速矢量化操作(构建在 NumPy 之上)。它有许多非常有用的字符串操作，这使得切片比普通的 NumPy 简单得多:

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(x)
>>> s.str.slice(2, 9)
0    8383747
1    83835F6
2    8383848
3    84835C5
4    8484787
5    8484505
6    8383757
7    8484555
8    8584535
9    8383848
dtype: object