嘗試將字符串數組轉換為具有給定混合dtypes的數組時發生ValueError

Question

我正在嘗試將由字符串組成的數組轉換為具有浮點值和字符串的數組。 我的代碼當前如下所示：

datatype1=np.dtype([
('LOCATION_THETA',np.float64),
('LOCATION_PHI',np.float64),
('ETHETA_MAGN',np.float64),
('ETHETA_PHASE',np.float64),
('EPHI_MAGN',np.float64),
('EPHI_PHASE',np.float64),
('DIRECTIVITY_VERT',np.float64),
('DIRECTIVITY_HORIZ',np.float64),
('DIRECTIVITY_TOTAL',np.float64),
('POLARISATION_AXIALR',np.float64),
('POLARISATION_ANGLE',np.float64),
('POLARISATION_DIRECTION','|S5')])

table2=np.array(table,dtype=datatype1)

使用table （一個字符串的numpy數組）看起來像這樣：

[['0.00' '0.00' '5.751E-01' '-2.08' '9.532E-05' '-86.19' '1.7442' '-73.8670' '1.7442' '0.0002' '0.00' 'RIGHT']
 ['2.00' '0.00' '5.747E-01' '-2.11' '1.291E-04' '-82.47' '1.7390' '-71.2312' '1.7390' '0.0002' '0.00' 'RIGHT']
 ['4.00' '0.00' '5.738E-01' '-2.21' '1.632E-04' '-80.31' '1.7243' '-69.1973' '1.7243' '0.0003' '0.00' 'RIGHT']
 ['6.00' '0.00' '5.722E-01' '-2.38' '1.973E-04' '-78.94' '1.7001' '-67.5479' '1.7001' '0.0003' '0.00' 'RIGHT']
 ['8.00' '0.00' '5.699E-01' '-2.61' '2.314E-04' '-78.02' '1.6663' '-66.1644' '1.6663' '0.0004' '0.01' 'RIGHT']
...

但是，當我執行腳本時，出現以下錯誤：

ValueError: could not convert string to float: RIGHT

它不應該這樣做，因為我希望字符串為|S5 ，而不是float ...

在此先感謝您的幫助！

Answer 1

當您這樣做時，這里發生的是：

ts = np.array(t, dtype=dt)

dtype將應用於table每個元素。 對於前11個元素，它工作正常，然后達到'RIGHT' ，它不能成為整數。 這是沒有'RIGHT'情況下所做'RIGHT' （這會很混亂！）：

>>> t[:2,:-1]
array([['0.00', '0.00', '5.751E-01', '-2.08', '9.532E-05', '-86.19', '1.7442', '-73.8670', '1.7442', '0.0002', '0.00'],
       ['2.00', '0.00', '5.747E-01', '-2.11', '1.291E-04', '-82.47', '1.7390', '-71.2312', '1.7390', '0.0002', '0.00']], 
      dtype='|S9')

>>> np.array(t[:2,:-1], dt)
array([[(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, '0.00'),
        (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, '0.00'),
        (0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, 0.5751, '5.751'),
        (-2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, -2.08, '-2.08'),
        (9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, 9.532e-05, '9.532'),
        (-86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, -86.19, '-86.1'),
        (1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, '1.744'),
        (-73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, -73.867, '-73.8'),
        (1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, 1.7442, '1.744'),
        (0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, '0.000'),
        (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, '0.00')],
       [(2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, '2.00'),
        (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, '0.00'),
        (0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, 0.5747, '5.747'),
        (-2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, -2.11, '-2.11'),
        (0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, 0.0001291, '1.291'),
        (-82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, -82.47, '-82.4'),
        (1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, '1.739'),
        (-71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, -71.2312, '-71.2'),
        (1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, 1.739, '1.739'),
        (0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, 0.0002, '0.000'),
        (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, '0.00')]], 
      dtype=[('LOCATION_THETA', '<f8'), ('LOCATION_PHI', '<f8'), ('ETHETA_MAGN', '<f8'), ('ETHETA_PHASE', '<f8'), ('EPHI_MAGN', '<f8'), ('EPHI_PHASE', '<f8'), ('DIRECTIVITY_VERT', '<f8'), ('DIRECTIVITY_HORIZ', '<f8'), ('DIRECTIVITY_TOTAL', '<f8'), ('POLARISATION_AXIALR', '<f8'), ('POLARISATION_ANGLE', '<f8'), ('POLARISATION_DIRECTION', 'S5')])

因此，您可以看到，對於每個元素，您都會得到一個帶有dtype datatype1的漂亮的元組（“ record”）（甚至為您提供了最后一個字符串）。

有幾種解決方法，最好的方法是從一開始就使用正確的dtype創建/導入數組，因此您不必復制它。 對於某些轉換，可以在view中簡單地解釋數據，就好像它具有新的complex dtype一樣，但這不會將字符串轉換為數字，因為這比僅假裝數據為數字要復雜得多。 。

在你的情況，你應該使用recarray這是稍微比一個更復雜的規則結構數組 ，然后你可以使用fromarrays功能。 它需要一個列的列表，每個列具有統一的類型，而不是行，因此需要轉置：

>>> np.rec.fromarrays(t.T, dt)
rec.array([ (0.0, 0.0, 0.5751, -2.08, 9.532e-05, -86.19, 1.7442, -73.867, 1.7442, 0.0002, 0.0, 'RIGHT'),
       (2.0, 0.0, 0.5747, -2.11, 0.0001291, -82.47, 1.739, -71.2312, 1.739, 0.0002, 0.0, 'RIGHT'),
       (4.0, 0.0, 0.5738, -2.21, 0.0001632, -80.31, 1.7243, -69.1973, 1.7243, 0.0003, 0.0, 'RIGHT'),
       (6.0, 0.0, 0.5722, -2.38, 0.0001973, -78.94, 1.7001, -67.5479, 1.7001, 0.0003, 0.0, 'RIGHT'),
       (8.0, 0.0, 0.5699, -2.61, 0.0002314, -78.02, 1.6663, -66.1644, 1.6663, 0.0004, 0.01, 'RIGHT')], 
      dtype=[('LOCATION_THETA', '<f8'), ('LOCATION_PHI', '<f8'), ('ETHETA_MAGN', '<f8'), ('ETHETA_PHASE', '<f8'), ('EPHI_MAGN', '<f8'), ('EPHI_PHASE', '<f8'), ('DIRECTIVITY_VERT', '<f8'), ('DIRECTIVITY_HORIZ', '<f8'), ('DIRECTIVITY_TOTAL', '<f8'), ('POLARISATION_AXIALR', '<f8'), ('POLARISATION_ANGLE', '<f8'), ('POLARISATION_DIRECTION', 'S5')])

可愛！ 但是，等等，現在是這個rec.array ...如果您希望保持這種方式，那就很好。 如果要使其成為常規結構化數組 ，請執行以下操作：

>>> np.asarray(np.rec.fromarrays(t.T, dt))