Python：在这种情况下,为什么我不能为数组赋值？

发布时间：2020-12-20 11:55:11 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：import numpy as npdata = np.array([['Height','Weight'],['165','48'],['168','50'],['173','53']])data[0,0] = data[0,0] + "_1" data [0,0]是’Height’,我想用’Height_1’替换它.但上面的代码不起作用.它返回结果为： data[0,0] ‘Height’ 数据[0,0]

import numpy as np

data = np.array([['Height','Weight'],['165','48'],['168','50'],['173','53']])
data[0,0] = data[0,0] + "_1"

data [0,0]是’Height’,我想用’Height_1’替换它.但上面的代码不起作用.它返回结果为：

data[0,0]

‘Height’

数据[0,0]元素保持不变.如果我直接替换它而不参考它自己,它仍然无法正常工作.

data[0,0] = "Height" + "_1"

结果：

data[0,0]

‘Height’

但如果我用“Height”以外的其他字符替换它,它就可以了.

data[0,0] = "str" + "_1"

结果：

data[0,0]

‘str_1’

我用这个案例来解释我遇到的问题.在我的工作中,我必须引用数组本身,因为我需要替换不符合某些要求的元素.有人有解决方案吗？谢谢.

解决方法

问题是你的数组是dtype(‘< U6')

>>> data = np.array([['Height','53']])
>>> data.dtype
dtype('<U6')
>>>

它会自动截断：

>>> data[0,0] = "123456789"
>>> data
array([['123456','53']],dtype='<U6')
>>>

在创建数组时,您始终可以将dtype指定为“对象”,但这样可以消除numpy开始时的许多速度优势.

或者,您可以指定更长的字符串类型：

>>> data
array([['Height',dtype='<U20')
>>> data[0,0]='Height_1'
>>> data
array([['Height_1',dtype='<U20')
>>>

但要小心,好像你设置的限制太长,你会浪费内存：

>>> data = np.array([['Height','53'],['42','88']],dtype='U20')
>>> data.nbytes
800
>>> data = np.array([['Height',dtype='U6')
>>> data.nbytes
240

如果您只需要有限数量的字符,请考虑使用字节字符串(内存要求的1/4)：

>>> data = np.array([['Height',dtype='S20')
>>> data.nbytes
200
>>>

（编辑：李大同）

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