如何将字符串数组转换为 numpy 中的浮点数数组？

Question

如何转换

["1.1", "2.2", "3.2"]

到

[1.1, 2.2, 3.2]

在 NumPy？

Answer 1

好吧，如果您正在以列表形式读取数据，只需执行np.array(map(float, list_of_strings)) （或等效地使用列表np.array(map(float, list_of_strings)) ）。 （在Python 3中，如果使用map ，则需要在map返回值上调用list ，因为map现在返回一个迭代器。）

但是，如果它已经是一个numpy字符串数组，那么有一种更好的方法。 使用astype() 。

import numpy as np
x = np.array(['1.1', '2.2', '3.3'])
y = x.astype(np.float)

Answer 2

你也可以使用它

import numpy as np
x=np.array(['1.1', '2.2', '3.3'])
x=np.asfarray(x,float)

Answer 3

如果您有（或创建）单个字符串，则可以使用np.fromstring ：

import numpy as np
x = ["1.1", "2.2", "3.2"]
x = ','.join(x)
x = np.fromstring( x, dtype=np.float, sep=',' )

注意， x = ','.join(x)将x数组转换为字符串'1.1, 2.2, 3.2' 。 如果从txt文件中读取一行，则每行都将是一个字符串。

Answer 4

另一种选择可能是numpy.asarray ：

import numpy as np
a = ["1.1", "2.2", "3.2"]
b = np.asarray(a, dtype=np.float64, order='C')

对于Python 2 *：

print a, type(a), type(a[0])
print b, type(b), type(b[0])

导致：

['1.1', '2.2', '3.2'] <type 'list'> <type 'str'>
[1.1 2.2 3.2] <type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.float64'>

Answer 5

您可以将np.array()与 dtype dtype = float一起使用：

import numpy as np

x = ["1.1", "2.2", "3.2"]
y = np.array(x,dtype=float)

Output：

array([1.1, 2.2, 3.2])