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python - 将数组与标量 : TypeError: invalid type promotion 相乘

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 08:27:24 24 4
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我试图将 ndarray 中的每一列乘以一个标量。当我尝试执行此操作时,收到错误 TypeError: invalid type Promotion

我尝试使用array.astype(float),但这给出了所有NaN

array = np.genfromtxt("file.csv", dtype=float, delimiter='\t', names=True)

newarray = array*4.0

file.csv 有许多列标题。例如:

array['col_a'] = [5.0, 6.0]

乘以标量后,我想要:newarray['col_a'][20.0, 24.0]

最佳答案

老实说,我很惊讶这在我自己的代码中从未出现过,但事实证明,Numpy 结构化数组(即具有字段名称的数组)don't support the standard arithmetic operators + , - , * ,或/ (见脚注*)。

因此,您唯一的选择是使用数组的非结构化版本。 @hpaulj 的评论指出了您可以这样做的方法(this old answer 包含对如何使用结构化数组进行加法的彻底探索。)。要么索引单个字段(其结果的行为类似于标准数组),然后将其相乘:

import numpy as np
from io import StringIO

csv = '''col_a\tcol_b\tcol_c
5.0\t19.6\t22.8
6.0\t42.42\t39.208
'''

arr = np.genfromtxt(StringIO(csv), dtype=np.float64, delimiter='\t', names=True)

xcol_a = arr['col_a']*4
print(xcol_a)
# output: [20. 24.]

或省略names=True生成数组时使用 kwarg(这使得 np.genfromtxt 返回标准数组而不是结构化数组):

arrstd = np.genfromtxt(StringIO(csv), dtype=np.float64, delimiter='\t', skip_header=True)

print(arrstd*4)
# output: [[ 20. 78.4 91.2 ]
# [ 24. 169.68 156.832]]

*:从技术上讲,Numpy 的许多内置 ufunc 's 似乎使用结构化数组时不支持。至少一些比较函数/运算符( <>== ) are supported .

关于python - 将数组与标量 : TypeError: invalid type promotion 相乘,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54156904/

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