numpy .reshape函数更改数组元素类型

Question

如何在不更改数组元素类型的情况下在数组上使用numpy .reshape函数？ 这是我的意思：

letters = ['A', 'B', 'C']
letters_array = np.array(letters)
print letters_array
#['A' 'B' 'C']
print type(letters_array[0])
#<type 'numpy.string_'>

现在，我用.reshape

letters_array = letters_array.reshape(3, 1)
print letters_array
#[['A']
#['B']
#['C']]
print type(letters_array[0])
#<type 'numpy.ndarray'>

为什么在使用.reshape后，元素类型从字符串更改为数组，如何保持相同的数据类型？

Answer 1

首先， letters_array仅具有一个维度，因此当将其索引为letters_array[0]您将获得一个元素。

letters = ['A', 'B', 'C']
letters_array = np.array(letters)
print letters_array.ndim
# 1

reshape ，数组具有二维，这意味着以相同的方式进行索引将为您提供数组的一行（其类型为numpy.ndarray ）。 要获得单个元素，您必须为每个维度提供一个索引：

letters_array = letters_array.reshape(3, 1)
print letters_array.ndim
# 2
print type(letters_array[0, 0])
# <type 'numpy.string_'>

注意，两种情况下元素类型都是相同的！ 与使用type ，最好查看数组的dtype属性，该属性与数组形状无关：

print letters_array.dtype
# |S1