如何将字符串列表转换为数字 numpy 数组？答案

【问题标题】：How to convert a list of strings into a numeric numpy array?如何将字符串列表转换为数字 numpy 数组？
【发布时间】：2017-03-08 04:42:03
【问题描述】：

我希望能够计算A 的平均值、最小值和最大值：

 import numpy as np

 A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']

 NA = np.asarray(A)

 AVG = np.mean(NA, axis=0)

 print AVG

这不起作用，除非转换为：

A = [33.33, 33.33, 33.33, 33.37]

是否可以自动执行此转换？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy average

【解决方案1】：

你想要astype

NA = NA.astype(float)

【讨论】：

【解决方案2】：

你有一个字符串列表

你创建了一个字符串数组

你需要一个浮点数组来进行后期处理；所以当你创建你的数组时指定数据类型，它会在创建时将字符串转换为浮点数

import numpy as np

#list of strings
A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
print A

#numpy of strings
arr = np.array(A)
print arr

#numpy of float32's
arr = np.array(A, dtype=np.float32)
print arr

#post process
print np.mean(arr), np.max(arr), np.min(arr)

>>>
['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
['33.33' '33.33' '33.33' '33.37']
[ 33.33000183  33.33000183  33.33000183  33.36999893]
33.34 33.37 33.33

https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html

【讨论】：

【解决方案3】：

import numpy as np
A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
# convert to float
arr = np.array(map(float, A)) 
# calc values
print np.mean(arr), np.max(arr), np.min(arr)

输出： 33.34 33.37 33.33

【讨论】：

请注意：这在 Python 3 中不起作用，因为 map 不返回列表。

【解决方案4】：

A = [float(v) for v in ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']]

或

A = np.array(['33.33', '33.33', '33.33', '33.37'], dtype=float)

【讨论】：

【解决方案5】：

要将字符串转换为浮点数，最简单的方法是列表推导：

A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
floats = [float(e) for e in A]

现在可以转换为数组了：

array_A = np.array(floats)

其余的你可能都知道：

mean, min, max = np.mean(array_A), np.min(array_A), np.max(array_A)

【讨论】：

【解决方案6】：

这里是：

import numpy as np

A = ["33.33", "33.33", "33.33", "33.37"]
for i in range(0,len(A)):
    n = A[i]
    n=float(n)
    A[i] = n

NA = np.asarray(A)

AVG = np.mean(NA, axis=0)
maxx = max(A)
minn = min(A)

print (AVG)
print (maxx)
print (minn)

希望这会有所帮助！！！基本上，您没有 min 和 max 函数，并且列表中的字符串必须是整数

【讨论】：

如果列表无法更改而您不得不将其保留为字符串怎么办？尽量不要做出假设。
这不起作用，因为您没有转换值，而是没有将它们放入列表中！