具有不同数据类型的 Numpy [重复]答案

【问题标题】：Numpy with different data type [duplicate]具有不同数据类型的 Numpy [重复]
【发布时间】：2018-12-01 03:58:49
【问题描述】：

我有一个 Pandas 数据框，它有 4 列。 2 列具有 float64 类型。其他的有int 类型。我想将它们输入到LSTM 层。我需要保持数据类型不变。但是当我使用dataframe.values 将它们转换为Numpy array 时，数据集数据类型更改为float64。如何保持数据类型不变？

（2 列：float64，2 列：int）

【问题讨论】：

我认为您应该将所有值作为float 提供给您的模型。
numpy 数组不能有混合类型。
你不能在不同的列上有不同的数据类型。如果您想要一个 2D 4xN 数组，您必须为所有列选择一个数据类型。唯一的选择是拥有一个带有structured datatype with four values 的一维数组（我怀疑，keras 不知道如何处理），或者拥有一个包含 4 个单独的一维数组的列表。
@tnknepp 如何将混合类型的数据集输入到 Keras？
@RishabhAgrahari 是否应该始终以float 的身份提供信息？所有列？

标签： python pandas numpy keras

【解决方案1】：

也许你想看看这个 Store different datatypes in one NumPy array?

在那里，您会发现与您提出的问题完全相同的问题。那就是“如何在numpy数组中存储不同的数据类型”（cmiiw）。

基本上，您可以使用“记录数组”或“结构化数组”。

编辑：我不知道 keras 参数，或者这种结构是否会被它所支持。但是，如果它是关于在一个 numpy 数组中存储 2 种不同的数据类型，我想你可以使用它。 :)

希望这会有所帮助。

【讨论】：

如何将 pandas 数据帧转换为 Structured array 或 Record array？
试试看我给你的链接。也许您想尝试记录一，因为如果您使用的是结构化记录，则可以存储它但无法访问属性。
records = numpy.rec.fromarrays((a, b), names=('keys', 'data')) |||此代码将帮助您创建“记录数组”，仅供参考，变量“a”是单个 numpy 数组，变量“b”是单个 numpy 数组。并且被连接在一个名为 records 的单个 numpy 数组中。您可以通过调用它“records.keys”来调用numpy数组A，并通过调用它来调用数字数组B“records.data”。（抱歉，尽管我想给出更好的解释，但 StackOverflow 的移动版本并不能帮助我创建更整洁的解释）
如果您的答案只是“查看其他等效问题的答案”，请不要写答案，只需投票关闭作为 dup（或标记，如果您没有足够的代表投票）。
我确实想对他的问题发表评论，但当时我的代表点是 46。但我确实想帮忙，那我该怎么办？我无法给出比这更好/更复杂的解释，因为我是在手机上写的。对不起。