将列表列表转换为具有多种数据类型的numpy数组
提问于 2015-08-31 05:14:57
我有一个从文件中读到的列表。每个内部列表的长度为6个元素，并具有3个字符串和5个浮点数。如何将此列表转换为numpy数组？谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2015-08-31 06:47:23
您需要一个结构化数组，一个具有复合dtype的数组
列表示例列表：
In [4]: ll = [['one','two',1,1.23],['four','five',4,34.3],['six','seven',4,34.3]]尝试创建一个常规数组时，会生成一个字符串数组：
In [5]: np.array(ll)
Out[5]:
array([['one', 'two', '1', '1.23'],
['four', 'five', '4', '34.3'],
['six', 'seven', '4', '34.3']],
dtype='|S5')但是如果我指定一个包含2个字符串的dtype，以及一个整数和一个浮点数，我会得到一个一维的结构化数组：
In [8]: np.array([tuple(x) for x in ll],dtype='S5,S5,i,f')
Out[8]:
array([('one', 'two', 1, 1.2300000190734863),
('four', 'five', 4, 34.29999923706055),
('six', 'seven', 4, 34.29999923706055)],
dtype=[('f0', 'S5'), ('f1', 'S5'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<f4')])请注意，我必须将内部列表转换为元组。这就是结构化数组接受输入的方式，也是它显示输入的方式。它有助于区分规则(2d)数组的结构化“行”和均匀“行”。
这与genfromtxt或loadtxt在读取csv文件时生成的结构化数组类型相同。
还有指定dtype的其他方法，以及将数据加载到这样的数组中的两种其他方法。但这只是一个开始。
进一步的测试，https://stackoverflow.com/a/47774915/901925，表明这种元组转换并不耗时。简单地创建数组需要更多的时间。
Stack Overflow用户
发布于 2019-08-22 15:40:41
我也遇到过同样的问题，但是元组不是解决方案。所以我找到了(python 3.7.1)：
ll = [['one','two',1,1.23],['four','five',4,34.3],['six','seven',4,34.3]]
np.array(ll, dtype = 'object')结果：
array([['one', 'two', 1, 1.23],
['four', 'five', 4, 34.3],
['six', 'seven', 4, 34.3]], dtype=object)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/32304370
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