Question

我必须看起来像这样的numpy字符串数组：

[['0'，''，'12 .12'，'140.65'，''，'']，
  ['3'，''，'10 .45'，'154.45'，''，'']，
  ['5'，''，'15 .65'，'184.74'，''，'']]

我需要做的是用数字替换空单元格，以便将其转换为浮点数组。我不能只删除列，因为在某些情况下，空单元格被填充。我试过这个：

data = np.char.replace(data, '','0').astype(np.float64)

但是这只会在所有角色之间放置一个0，最终会出现这个：

[[0,0,1020.0102,104000.0605,0,0]，
  [30,0,1000.0405,105040.0405,0,0]，
  [50,0,1050.0605,108040.0704,0,0]]

我无法弄清楚为什么python会这样做？我通过谷歌搜索但找不到numpy.char.replace的好解释。任何人都可以向我解释它是如何工作的吗？

Answer 1

>>> a = np.array([['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
... ['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
... ['5', '', '15.65', '184.74', '', '']])
>>> a[a == ''] = 0
>>> a.astype(np.float64)
array([[   0.  ,    0.  ,   12.12,  140.65,    0.  ,    0.  ],
       [   3.  ,    0.  ,   10.45,  154.45,    0.  ,    0.  ],
       [   5.  ,    0.  ,   15.65,  184.74,    0.  ,    0.  ]])

Answer 2

data = np.char.replace（数据，＆＃39;＆＃39;，＆＃39; 0＆＃39;）

它似乎取代了所有空白的地方，例如＆＃39;＆＃39;有一个地方，＆＃39; 0＆＃39; 0有两个地方，＆＃39; 12.12＆＃39;有6个名额。结果是

[['000' '0' '01020.01020' '0104000.06050' '0' '0']
 ['030' '0' '01000.04050' '0105040.04050' '0' '0']
 ['050' '0' '01050.06050' '0108040.07040' '0' '0']]

试试这个：

import numpy as np

a = np.array([['0', '', '12.12', '140.65', '', ''],
              ['3', '', '10.45', '154.45', '', ''],
              ['5', '', '15.65', '184.74', '', '']])

#a[np.where(a == '')] = '0'
a[a == ''] = '0'

a = a.astype(np.float64)

print(a)

Answer 3

我知道这是一个老问题，但不幸的是，今天接受的答案不能正常工作。如果您进行 NumPy 比较，您将收到 FutureWarning：

image.shape

一种可以毫无预兆地解决问题的方法是使用 [a == '']

FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar
instead, but in the future will perform elementwise comparison

结果是

numpy.where()

用0替换空的numpy字符串

3 个答案: