- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试使用 .astype() 函数将 int32 转换为字符串。我第一次注意到这一点是在尝试在 pandas 系列上使用转换时,但是当我使用 numpy 进行测试时,我看到了相同的行为,所以我假设 numpy 是根本原因。
In [0]: import numpy as np
In [1]: test = np.array([1, 22, 333, 4444])
In [2]: test.astype(str)
Out [2]: array(['1', '2', '3'],
dtype='|S1')
为什么它默认为 S1 而不是 S4,正如我所期望的那样,以便捕获完整长度?看起来很简单,但也许我遗漏了一些东西?当我明确指定 S3(或更高版本)时,它工作正常:
In [3]: test.astype('S10')
Out [3]: array(['1', '22', '333', '4444'],
dtype='|S10')
根据我在网上看到的示例,我似乎不必指定这种方式。我已经安装了 numpy 1.6.1。
最佳答案
当您达到 65 个字符时,您还会遇到 numpy
的另一个障碍,但 pandas 可以解决这个问题,因为每个 str
对象都存储为指向 Python 的不透明指针对象,而不是 numpy.string_
类型。
In [18]: from pandas.util.testing import rands
In [19]: s = Series([rands(120) for _ in range(10)])
In [20]: s
Out[20]:
0 LdeUwCKNFi4SWWfnAsKK3VIdDegy35lokoOr5DfCePoGn2...
1 xXmofyBFUfCiApbqNEDtJs6JhU0QAhIG8sQRCKkKMdTZuZ...
2 t3XcQFDQhg8BxAc9vFeo5Ky6beMxp9IGj54u3OzELR8lRf...
3 tWufKLo4OiW8lMpB8NiHzy0REAnAtAmLrDJyLzi1GBSRwS...
4 bysGao2rhiqxfmv54eDT6qcshlk0E7srrRLnuBDRRu7oVg...
5 AYIZFysXR9vispYQEfwqaZ20YYvR52pPkBtd2acOapK3Mv...
6 eLAwKopRuynrY75dn7vEfUnqhoSDLh5mGSBclFDaItwyxJ...
7 oj8ilX2EvhegAI4FvZQxJU0hTDR04aLySNdCXPmqOLa6CF...
8 5mEX5o23PMg5yWEE6bofk5tqzPCFNNCIn1v3ynYxicVXa8...
9 c2fS5Z1w7IxKq72x5KM8WhNChfrEJoFavdD1DQUJn4NCNP...
dtype: object
In [21]: s.astype(str).map(len)
Out[21]:
0 120
1 120
2 120
3 120
4 120
5 120
6 120
7 120
8 120
9 120
dtype: int64
In [22]: map(len, s.values.astype(str))
Out[22]: [64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64]
公平地说,numpy
,这个问题已在拉取请求 #3270 中修复。并在 numpy 1.8 中修复。
编辑:解决最初的问题(即将 int
数组转换为 str
数组),因为您已标记此问题就像pandas
你可以做的
In [4]: s = Series([1, 22, 333, 4444])
In [5]: s
Out[5]:
0 1
1 22
2 333
3 4444
dtype: int64
In [6]: s.astype(str)
Out[6]:
0 1
1 22
2 333
3 4444
dtype: object
这适用于 1.7 之前的 numpy
,但您必须升级到更高版本的 pandas
,即 f0c1bd
或之后的版本。 。或者你也可以这样做
In [3]: s = Series([1, 22, 333, 4444])
In [4]: s.map(str)
Out[4]:
0 1
1 22
2 333
3 4444
dtype: object
它应该适用于任何在 Series
对象上具有 map
方法的 pandas
版本以及 支持的任何 numpy 版本 Pandas
。
关于python - 为什么当我使用 .astype(str) 时 numpy/pandas 仅返回第一个字符,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18244273/
作为脚本的输出,我有 numpy masked array和标准numpy array .如何在运行脚本时轻松检查数组是否为掩码(具有 data 、 mask 属性)? 最佳答案 您可以通过 isin
我的问题 假设我有 a = np.array([ np.array([1,2]), np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.arra
numpy 是否有用于矩阵模幂运算的内置实现? (正如 user2357112 所指出的,我实际上是在寻找元素明智的模块化减少) 对常规数字进行模幂运算的一种方法是使用平方求幂 (https://en
我已经在 Numpy 中实现了这个梯度下降: def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iterations): m = len(y) for i
我有一个使用 Numpy 在 CentOS7 上运行的项目。 问题是安装此依赖项需要花费大量时间。 因此,我尝试 yum install pip install 之前的 numpy 库它。 所以我跑:
处理我想要旋转的数据。请注意,我仅限于 numpy,无法使用 pandas。原始数据如下所示: data = [ [ 1, a, [, ] ], [ 1, b, [, ] ], [ 2,
numpy.random.seed(7) 在不同的机器学习和数据分析教程中,我看到这个种子集有不同的数字。选择特定的种子编号真的有区别吗?或者任何数字都可以吗?选择种子数的目标是相同实验的可重复性。
我需要读取存储在内存映射文件中的巨大 numpy 数组的部分内容,处理数据并对数组的另一部分重复。整个 numpy 数组占用大约 50 GB,我的机器有 8 GB RAM。 我最初使用 numpy.m
处理我想要旋转的数据。请注意,我仅限于 numpy,无法使用 pandas。原始数据如下所示: data = [ [ 1, a, [, ] ], [ 1, b, [, ] ], [ 2,
似乎 numpy.empty() 可以做的任何事情都可以使用 numpy.ndarray() 轻松完成,例如: >>> np.empty(shape=(2, 2), dtype=np.dtype('d
我在大型 numpy 数组中有许多不同的形式,我想使用 numpy 和 scipy 计算它们之间的边到边欧氏距离。 注意:我进行了搜索,这与堆栈中之前的其他问题不同,因为我想获得数组中标记 block
我有一个大小为 (2x3) 的 numpy 对象数组。我们称之为M1。在M1中有6个numpy数组。M1 给定行中的数组形状相同,但与 M1 任何其他行中的数组形状不同。 也就是说, M1 = [ [
如何使用爱因斯坦表示法编写以下点积? import numpy as np LHS = np.ones((5,20,2)) RHS = np.ones((20,2)) np.sum([ np.
假设我有 np.array of a = [0, 1, 1, 0, 0, 1] 和 b = [1, 1, 0, 0, 0, 1] 我想要一个新矩阵 c 使得如果 a[i] = 0 和 b[i] = 0
我有一个形状为 (32,5) 的 numpy 数组 batch。批处理的每个元素都包含一个 numpy 数组 batch_elem = [s,_,_,_,_] 其中 s = [img,val1,val
尝试为基于文本的多标签分类问题训练单层神经网络。 model= Sequential() model.add(Dense(20, input_dim=400, kernel_initializer='
首先是一个简单的例子 import numpy as np a = np.ones((2,2)) b = 2*np.ones((2,2)) c = 3*np.ones((2,2)) d = 4*np.
我正在尝试平均二维 numpy 数组。所以,我使用了 numpy.mean 但结果是空数组。 import numpy as np ws1 = np.array(ws1) ws1_I8 = np.ar
import numpy as np x = np.array([[1,2 ,3], [9,8,7]]) y = np.array([[2,1 ,0], [1,0,2]]) x[y] 预期输出: ar
我有两个数组 A (4000,4000),其中只有对角线填充了数据,而 B (4000,5) 填充了数据。有没有比 numpy.dot(a,b) 函数更快的方法来乘(点)这些数组? 到目前为止,我发现
我是一名优秀的程序员,十分优秀!