重新分配 numpy.array()

Question

在下面的代码中，我可以轻松地将数组['a','b','a','c','b','b','c','a']简化为二进制数组[0 1 0 1 1 1 1 0]这样'a' -> 0和'b','c' -> 1 。 如何在不使用for和if-else情况下将其转换为三元数组以便'a' -> 0 、 'b' -> 1 、 'c' -> 2 ？ 谢谢。

import numpy as np
x = np.array(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'b', 'c', 'a'])
y = np.where(x=='a', 0, 1)
print(y)

Answer 1

通过做：

np.where(x == 'a', 0, (np.where(x == 'b', 1, 2)))

请注意，这会将所有既不是“a”也不是“b”的字符更改为 2。我假设您只有一个包含 a、b 和 c 的数组。

Answer 2

一个更具可扩展性的版本是使用转换字典：

my_dict = {'a':0, 'b':1, 'c':2}
x = np.vectorize(my_dict.get)(x)

output：

[0 1 0 2 1 1 2 0]

另一种方法是：

np.select([x==i for i in ['a','b','c']], np.arange(3))

对于小字典@ypno 的答案会更快。 对于更大的字典，请使用此答案。

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时间比较：

三元字母表：

lst = ['a','b','c']
my_dict = {k: v for v, k in enumerate(lst)}

#@Ehsan's solution1
def m1(x):
  return np.vectorize(my_dict.get)(x)

#@ypno's solution
def m2(x):
  return np.where(x == 'a', 0, (np.where(x == 'b', 1, 2)))

#@SteBog's solution
def m3(x):
  y = np.where(x=='a', 0, x)
  y = np.where(x=='b', 1, y)
  y = np.where(x=='c', 2, y)
  return y.astype(np.integer)

#@Ehsan's solution 2 (also suggested by user3483203 in comments)
def m4(x):
   return np.select([x==i for i in lst], np.arange(len(lst)))

#@juanpa.arrivillaga's solution suggested in comments
def m5(x):
  return np.array([my_dict[i] for i in x.tolist()])

in_ = [np.random.choice(lst, size = n) for n in [10,100,1000,10000,100000]]

对 8 个字母的相同分析：

lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h']

Answer 3

import numpy as np
x = np.array(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'b', 'c', 'a'])
y = np.where(x=='a', 0, x)
y = np.where(x=='b', 1, y)
y = np.where(x=='c', 2, y)
print(y)