Python Numpy从字符串解析到ndarray

我已将ndarray从服务器传递到客户端，该数组的示例如下所示

import numpy as np

str_array = "[[0.1233 0.333 4.1111] [0.1233 0.333 4.1111] [0.1233 0.333 4.1111]]"
arr = np.fromstring(str_array, dtype=np.float32, sep = ' ')

print(arr)

当我运行该代码时，它会发出一条错误消息：

  File "example.py", line 89, in <module>
    arr = np.fromstring(str_array, dtype=np.float32)
ValueError: string size must be a multiple of element size

文件“example.py”，第89行，在
arr=np.fromstring（str_数组，dtype=np.float32）
ValueError:字符串大小必须是元素大小的倍数

我希望我的字符串化数组再次成为一个数组。如何解决这个问题？

我注意到，上面说，

np.fromstring（）

“返回一个新的1-D数组，该数组由原始二进制或字符串中的文本数据初始化。”

如果您知道数组的维数，那么对于数据是二维的这一事实，一个简单的解决方法就是：

str_array = str_array.replace("]", "")
str_array = str_array.replace("[", "")
np.fromstring(str_array, sep=' ').reshape(3,3)

这就产生了：

array([[0.1233, 0.333 , 4.1111],
       [0.1233, 0.333 , 4.1111],
       [0.1233, 0.333 , 4.1111]])

使用，然后重新整形

np.矩阵（str_数组）。重塑（-1,3） 矩阵（[[0.1233,0.333,4.1111]， [0.1233, 0.333 , 4.1111], [0.1233, 0.333 , 4.1111]]) 或使用属性获取

ndarray

np.矩阵（str_数组）。重塑（-1,3）。A 数组（[[0.1233,0.333,4.1111]， [0.1233, 0.333 , 4.1111], [0.1233, 0.333 , 4.1111]])

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字符串化的ndarray不是为这样的解析而设计的。不要将此过程构建到代码中。我不想给出一个“竞争性”答案，但我注意到，您链接到的文档中说“不再建议使用此类，即使是线性代数。而是使用正则数组。该类将来可能会被删除。”