如何控制 numpy 数组元素的缓冲区大小？答案

【问题标题】：How to control the buffer size for numpy array elements?如何控制 numpy 数组元素的缓冲区大小？
【发布时间】：2014-01-22 16:22:24
【问题描述】：

这里的想法是动态增加数组的大小（行 X 列）（使用 hstack 和 vstack）。但是，我不知道要在数组的特定位置写入的字符串的长度，此时我必须增加大小。因此，未知元素被初始化为例如' ' 或 0 或类似的东西。

如果占位符太短，这会导致错误：

x = array([["1;", "2;"],["3;", "4;"]])
x[0][0] = "1234567890;"
print x

交付：

[['12' '2;']
 ['3;' '4;']]

[0][0] 位置缺少许多字符，而

x = array([["1;", "2;"],["abcdefghij;", "4;"]])
x[0][0] = "1234567890;"
print x

提供所需的结果，即：

[['1234567890;' '2;']
 ['abcdefghij;' '4;']]

我们如何在 Python 中处理这个问题？非常感谢！

【问题讨论】：

为什么使用 numpy 数组而不是列表（或列表列表）？
我没有考虑使用嵌套列表，因为我没想到这里会有任何困难。你会推荐嵌套列表的方式吗？如果是，为什么？谢谢！
还有你为什么把一个 numpy 当作一个列表来使用？
这可能是由于我缺乏编程技能。选择 numpy 数组的主要原因是 vstack 和 hstack 方法。不过，没有它们你也可以做到。
这是我自己经常怀念的东西，但说出你最终想要达到的（背后的基本问题）会让你以最精确的方式获得帮助

标签： python arrays numpy size buffer

【解决方案1】：

我相信 Numpy 数组对于处理非数字类型并不是那么好，但如果你仍然想使用它，这是你可以做的。

您可以手动将数组的 dtype 设置为 object 或 'S#' 其中 # 将是最大字符数。

In [19]: x = np.array([["1;", "2;"],["3;", "4;"]], dtype=object)

In [20]: x
Out[20]:
array([['1;', '2;'],
       ['3;', '4;']], dtype=object)

In [21]: x[0,0] = "1234567890;"

In [22]: x
Out[22]:
array([['1234567890;', '2;'],
       ['3;', '4;']], dtype=object)


In [24]: x = np.array([["1;", "2;"],["3;", "4;"]], dtype='S64')

In [25]: x
Out[25]:
array([['1;', '2;'],
       ['3;', '4;']],
      dtype='|S64')

In [26]: x[0,0] = "1234567890;"

In [27]: x
Out[27]:
array([['1234567890;', '2;'],
       ['3;', '4;']],
      dtype='|S64')

【讨论】：

看起来不错，非常感谢！我明天要试试这个。但是，正如您所说，numpy 数组不是处理非数字类型的最佳选择，您是否建议使用嵌套列表或其他东西？