Python 将str转换为float后，numpy数组返回字符串

我有一个包含多行的数据数组，如下所示：

['20.57', '17.77', '132.9', ..., '0.07017', '0.1812', '0.05667']

我需要把它转换成浮点数。 第一行是要素名称

当我尝试执行以下操作时：

for i in features[1,:]:
    i = i.astype(np.float)

floatfeatures = features[1:]
floatfeatures = np.array(floatfeatures, dtype=float)

并打印每个i，它打印浮动：

20.57
17.77
132.9
and so on

但是，当我打印“功能”时，我得到：

我做错了什么？如何解决这个问题？

就这么做吧

features=features.astype(float)

执行i=i.astype（float）时，不会影响数组。 请记住，在数组上循环通常是个坏主意：使用数组方法来代替。

只要这样做就行了

features=features.astype(float)

执行i=i.astype（float）时，不会影响数组。

---

请记住，在数组上循环通常不是一个好主意：改用数组方法。

您可以通过创建一个新列表来做到这一点

features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.05667']
featuresFloat = []
for i in features:
    featuresFloat.append(float(i))
print featuresFloat

---

这可能不是大型数据集的最佳解决方案，尽管它确实提供了可读代码

您可以通过创建一个新列表来做到这一点

features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.05667']
featuresFloat = []
for i in features:
    featuresFloat.append(float(i))
print featuresFloat

---

这可能不是大型数据集的最佳解决方案，尽管它确实提供可读代码，除非数组的

dype

是

object

（不要这样做），或者您有一个结构化数组，不能有多个数据类型。因此，如果数组中有一个字符串，numpy将把它们全部转换为字符串

最好的办法是将阵列分成两部分

fNames=features[0,:]
features=features[1,:].astype(float)

---

如果有许多不同类型的列，可能需要将其强制转换为一个

，除非数组的

dype

是

object

（不要这样做），或者有一个结构化数组，不能有多个数据类型。因此，如果数组中有一个字符串，numpy将把它们全部转换为字符串

最好的办法是将阵列分成两部分

fNames=features[0,:]
features=features[1,:].astype(float)

---

如果您有许多不同类型的列，您可能希望将其转换为一个

当我执行以下操作时，它工作正常：

for i in features[1,:]:
    i = i.astype(np.float)

floatfeatures = features[1:]
floatfeatures = np.array(floatfeatures, dtype=float)

---

我不确定这是否是最优雅的方式，但它起了作用。

当我做以下事情时，它起了作用：

for i in features[1,:]:
    i = i.astype(np.float)

floatfeatures = features[1:]
floatfeatures = np.array(floatfeatures, dtype=float)

---

我不确定这是否是最优雅的方式，但它确实有效。

从列表中创建一个更简单的数组：

In [26]: features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [27]: features
Out[27]: ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [28]: features = np.array(features)
In [29]: features
Out[29]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

但这并没有改变原来的

特性

数组。它仍然是字符串

In [31]: features
Out[31]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

我可以直接从字符串列表转到具有以下内容的浮点数组：

In [34]: features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [35]: features = np.array(features,float)
In [36]: features
Out[36]: 
array([  2.05700000e+01,   1.77700000e+01,   1.32900000e+02,
         7.01700000e-02,   1.81200000e-01,   6.67000000e-01])

但是如果列表中有任何字符串无法转换为浮点，我将得到一个错误或字符串数组

而且，我不能就地或零碎地进行更改

In [40]: features[1] = float(features[1])
In [41]: features
Out[41]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

[40]中的

：特征[1]=浮动（特征[1]）
在[41]中：特征
出[41]：
数组（['20.57'，'17.77'，'132.9'，'0.07017'，'0.1812'，'0.667']，
dtype='从列表中创建一个更简单的数组：

In [26]: features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [27]: features
Out[27]: ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [28]: features = np.array(features)
In [29]: features
Out[29]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

但这并没有改变原来的
特性
数组，它仍然是字符串

In [31]: features
Out[31]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

我可以直接从字符串列表转到具有以下内容的浮点数组：

In [34]: features = ['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667']
In [35]: features = np.array(features,float)
In [36]: features
Out[36]: 
array([  2.05700000e+01,   1.77700000e+01,   1.32900000e+02,
         7.01700000e-02,   1.81200000e-01,   6.67000000e-01])

但是如果列表中有任何字符串无法转换为浮点，我将得到一个错误或字符串数组

而且，我不能就地或零碎地进行更改

In [40]: features[1] = float(features[1])
In [41]: features
Out[41]: 
array(['20.57', '17.77', '132.9', '0.07017', '0.1812', '0.667'], 
      dtype='<U7')

[40]中的
：特征[1]=浮动（特征[1]）
在[41]中：特征
出[41]：
数组（['20.57'，'17.77'，'132.9'，'0.07017'，'0.1812'，'0.667']，
dtype='我有数千行。如果我做features[1，：]=np.array（features[1，：]）.astype（float），它仍然返回字符串数组。即使我应用于整个数组，它仍然返回字符串。好的。你能给出features.dtype，features.shape，如果可能的话，还有关于features的链接吗？我有数千行。如果我做features[1，：]=np.array（features[1，：]）.astype（float），它仍然返回字符串数组。即使我应用于整个数组，它仍然返回字符串。好的。你能给features.dtype，features.shape，如果可能的话，还有一个关于特性的链接吗。实际上，我刚刚做了类似的事情：floatfeatures=features[1:]floatfeatures=np.array（floatfeatures，dtype=float）事实上，我只是做了一些类似的事情：floatfeatures=features[1:]floatfeatures=np.array（floatfeatures，dtype=float）并且成功了。