numpy將數組從浮點數轉換爲字符串

Question

我有一個浮點數組，我已歸一化（即數組中的最大數爲1），我想將它用作圖的顏色索引。在使用matplotlib來使用灰度時，這需要使用0到1之間的字符串，所以我想將浮點數組轉換爲一個字符串數組。我試圖通過使用「astype（'str'）」來做到這一點，但是這似乎創建了一些與原件不一樣（甚至接近）的值。

我注意到這一點，因爲matplotlib抱怨發現數組中的數字8，這是奇怪的，因爲它被標準化爲一個！

總之，我有一個數組PHIS的float64，使得：

numpy.where(phis.astype('str').astype('float64') != phis) 

是非空的。這很令人困惑，因爲（希望天真地）它似乎是一個在numpy中的錯誤，是否有什麼我可以做錯誤的導致這個？

編輯：調查後，這似乎是由於字符串函數處理高精度浮線的方式。使用矢量化功能的toString（從robbles回答），這也是如此，但是如果lambda函數是：

lambda x: "%.2f" % x 

然後繪圖工作 - 奇妙而又奇妙。 （顯然，陣列不再平等，但！）

Answer 1

你似乎有點困惑，numpy的陣列幕後是如何工作的。陣列中的每個項目必須是相同的尺寸。

浮點數的字符串表示不會以這種方式工作。例如，repr(1.3)產生'1.3'，但repr(1.33)產生'1.3300000000000001'。

浮點數的精確字符串表示形式產生可變長度字符串。

由於numpy的陣列由該都具有相同的大小的元素，numpy的需要時，你正在使用字符串數組，以指定該陣列中的字符串的長度。

如果使用x.astype('str')，它總是會轉化東西長度爲1

例如字符串數組，使用x = np.array(1.344566)，x.astype('str')產量'1'！

您需要更多地說明並使用'|Sx' dtype語法，其中x是數組中每個元素的字符串長度。

例如，使用x.astype('|S10')到陣列轉換爲長度10

甚至更​​好的字符串，只是避免使用字符串numpy的陣列完全。它通常是一個壞主意，並沒有任何理由，我可以從你的問題擺在首位使用它們的說明，請參見...

Answer 2

如果你有numbers數組，你想要的strings一個數組，你可以這樣寫：

strings = ["%.2f" % number for number in numbers] 

如果您的號碼是花車，該數組與具有兩位小數的字符串相同的數字。

>>> a = [1,2,3,4,5] 
>>> min_a, max_a = min(a), max(a) 
>>> a_normalized = [float(x-min_a)/(max_a-min_a) for x in a] 
>>> a_normalized 
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0] 
>>> a_strings = ["%.2f" % x for x in a_normalized] 
>>> a_strings 
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00'] 

注意，它也可以與numpy陣列：

>>> a = numpy.array([0.0, 0.25, 0.75, 1.0]) 
>>> print ["%.2f" % x for x in a] 
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00'] 

如果你有一個多維陣列類似的方法，可以使用：

new_array = numpy.array(["%.2f" % x for x in old_array.reshape(old_array.size)]) 
new_array = new_array.reshape(old_array.shape) 

實施例：

>>> x = numpy.array([[0,0.1,0.2],[0.3,0.4,0.5],[0.6, 0.7, 0.8]]) 
>>> y = numpy.array(["%.2f" % w for w in x.reshape(x.size)]) 
>>> y = y.reshape(x.shape) 
>>> print y 
[['0.00' '0.10' '0.20'] 
['0.30' '0.40' '0.50'] 
['0.60' '0.70' '0.80']] 

如果您檢查Matplotlib example for the function you are using，您會注意到它們使用了類似的方法：構建空矩陣並使用插值方法構建的字符串填充它。引用的代碼的相關部分是：

colortuple = ('y', 'b') 
colors = np.empty(X.shape, dtype=str) 
for y in range(ylen): 
    for x in range(xlen): 
     colors[x, y] = colortuple[(x + y) % len(colortuple)] 

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors=colors, 
     linewidth=0, antialiased=False) 

Answer 3

，這大概比你想要的速度較慢，但​​你可以這樣做：

>>> tostring = vectorize(lambda x: str(x)) 
>>> numpy.where(tostring(phis).astype('float64') != phis) 
(array([], dtype=int64),) 

看起來它捨去值時，將其轉換爲str從float64，但這種方式，你可以自定義轉換，但你喜歡。

Answer 4

如果主要問題是從浮點數轉換爲字符串時精度的損失，一種可行的方法是將浮點數轉換爲decimal S：http://docs.python.org/library/decimal.html。

在python 2中。7和更高版本，您可以直接將浮點數轉換爲decimal對象。