Ответы:
Что ж, если вы читаете данные в виде списка, просто сделайте это np.array(map(float, list_of_strings))
(или , что то же самое, используйте понимание списка). (В Python 3, вам нужно позвонить list
на map
возвращаемое значение , если вы используете map
, так как map
возвращает итератор сейчас.)
Однако, если это уже большой массив строк, есть способ лучше. Используйте astype()
.
import numpy as np
x = np.array(['1.1', '2.2', '3.3'])
y = x.astype(np.float)
list
. Массивы Numpy намеренно имеют однородную типизацию. Если вы действительно хотите, вы можете использовать массив объектов (например np.array(['apple', 1.2, 1, {'b'=None, 'c'=object()}], dtype=object)
). Однако массивы объектов не имеют существенных преимуществ перед использованием списка.
Вы также можете использовать это
import numpy as np
x=np.array(['1.1', '2.2', '3.3'])
x=np.asfarray(x,float)
Другой вариант - numpy.asarray :
import numpy as np
a = ["1.1", "2.2", "3.2"]
b = np.asarray(a, dtype=np.float64, order='C')
Для Python 2 *:
print a, type(a), type(a[0])
print b, type(b), type(b[0])
в результате чего:
['1.1', '2.2', '3.2'] <type 'list'> <type 'str'>
[1.1 2.2 3.2] <type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.float64'>
Если у вас есть (или вы создаете) одну строку, вы можете использовать np.fromstring :
import numpy as np
x = ["1.1", "2.2", "3.2"]
x = ','.join(x)
x = np.fromstring( x, dtype=np.float, sep=',' )
Обратите внимание, x = ','.join(x)
преобразует массив x в строку '1.1, 2.2, 3.2'
. Если вы читаете строку из txt файла, каждая строка уже будет строкой.