oro*_*ome 5 python arrays numpy data-conversion
我有一个数组的 NumPy 数组(长度为 X),所有数组的长度都相同(Y),但类型为“对象”,因此具有维度(X,)。我想将其“转换”为具有成员数组元素类型(“float”)的维度数组(X,Y)。
我能看到的唯一方法是“手动”使用类似的东西
[x for x in my_array]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
有没有更好的成语来完成这种“转换”?
例如我有类似的东西:
array([array([ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),
array([ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),
array([ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]), ...,
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.])], dtype=object)
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其中有shape
(X,) 而不是 (X, 10)。
您可以将数组连接到新轴上。例如:
In [1]: a=np.array([1,2,3],dtype=object)
...: b=np.array([4,5,6],dtype=object)
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要创建数组数组array
,我们不能像删除的答案那样将它们与 组合起来:
In [2]: l=np.array([a,b])
In [3]: l
Out[3]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], dtype=object)
In [4]: l.shape
Out[4]: (2, 3)
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相反,我们必须创建一个形状正确的空数组,然后填充它:
In [5]: arr = np.empty((2,), object)
In [6]: arr[:]=[a,b]
In [7]: arr
Out[7]: array([array([1, 2, 3], dtype=object),
array([4, 5, 6], dtype=object)],
dtype=object)
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np.stack
行为类似np.array
,但使用concatenate
:
In [8]: np.stack(arr)
Out[8]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], dtype=object)
In [9]: _.astype(float)
Out[9]:
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
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我们还可以使用concatenate
,hstack
或vstack
来组合不同轴上的数组。它们都将数组的数组视为数组的列表。
如果arr
是 2d(或更高),我们必须ravel
首先处理它。
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