使用 astype(int) 将 numpy 数组转换为整数在 Python 3.6 上不起作用

Question

我有一个大文本文件，每行标签为 0 或 1，如下所示：

1
0
0
1
...

我加载它，将其转换为一个 numpy 数组，然后我想将数组转换为dtype=int64 （因为我假设这些是字符串）。 我这样做：

def load_data(infile):
    text_file = open(infile,'r')
    text = text_file.readlines()
    text = map(str.strip,text)
    return text
labels = load_data('labels.txt')
labels_encoded = np.array(labels)
labels_encoded = labels_encoded.astype(int)

它在 Python 2.7 中运行良好，稍后我可以使用我的代码处理数组，但现在我坚持使用 Python 3.6，当我运行我的代码时，出现错误：

Traceback (most recent call last):
   File "dText.py", line 77, in <module>
   labels_encoded = labels_encoded.astype(int)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'map'

谁能帮我弄清楚这里发生了什么以及如何让它在 Python 3.6 上工作？ 我也试过：

labels_encoded = np.int_(labels_encoded)

但我遇到了同样的错误。 我正在使用 numpy 版本 1.13.3。 谢谢。

Answer 1

您正在将地图对象传递到数组中并尝试对其进行转换。 创建数组后查看它。 它看起来像这样：

array(<map object at 0x127680cf8>, dtype=object)

尝试使用list(map(...))代替。

def load_data(infile):
    text_file = open(infile,'r')
    text = text_file.readlines()
    text = list(map(str.strip,text))
    return text
labels = load_data('labels.txt')
labels_encoded = np.array(labels)
labels_encoded = labels_encoded.astype(int)
labels_encoded
array([1, 0, 1, 0])

如果你只是从 2.7 开始跳转，你应该注意到map不再返回一个列表而是一个可迭代的。

Answer 2

我有同样的问题。 我的代码不起作用：

train_size = np.ceil(len(dataset) * 0.8).astype(int)
print(type(train_size))  # --> numpy.int32

但这很好用：

train_size = int(np.ceil(len(dataset) * 0.8))
print(type(train_size))  # --> int