Python 可以将字符串更改为变量吗？

对于每个结果，我想将np.nan值转换为-9.0：

import numpy as np

data1 = np.array([1,2,np.nan,4,5,6,7],dtype=float)
data2 = np.array([11,np.nan,9,4,5,6,71],dtype=float)
data3 = np.array([17,np.nan,13,4,15,6,17],dtype=float)


result1 = data1/data2
result2 = data1/data3
result3 = data3/data2

但在我真正的问题中，我有数百个结果数组（result1、result2……result100）。因此，我不能像上面那样手动操作。因此，将他们分为以下几组：

result1 = np.where(np.isnan(result1),-9.0,result1)
result2 = np.where(np.isnan(result2),-9.0,result2)
result3 = np.where(np.isnan(result3),-9.0,result3)

如何将字符串（my_组的元素）更改为其相应的变量

my_groups = ['result1', 'result2', 'result3']

---

等待解决问题的良好实践。

您可以使用字典为这些“变量”赋值：

for i in my_groups:
    out[i] = np.where(np.isnan(i),-9.0,i)

回答你的问题：

>>> string = 'result1'
>>> myobj = {}
>>> myobj[string] = 45
>>> myobj['result1']
45
>>> 

---

若要在模块范围内的变量上迭代，可以使用globals（），它包含模块中的所有变量。globals（）返回结构为：{“var_name”：var，…}的字典，即：

>>> array = ['result1', 'result2', 'result3', 'result4', 'result5', 'result6', 'result7', 'result8', 'result9', 'result10']
>>> myobj = {}
>>> values = [5, 2, 87, 56, 23, 5, 99, 2, 24, 15]                                                                       >>> for k in range(len(array)):
...     myobj[array[k]] = values[k]
... 
>>> myobj['result2']
2
>>> myobj['result6']
5
>>> myobj['result7']
99
>>> 

在“服务”模块变量中，我们的

x

和

y

将存在：

x = 10
y = 10

print globals()

至于你的例子：

{"x": 10, "y": 10, ...}

建议:

import numpy as np

data1 = np.array([1,2,np.nan,4,5,6,7],dtype=float)
data2 = np.array([11,np.nan,9,4,5,6,71],dtype=float)
data3 = np.array([17,np.nan,13,4,15,6,17],dtype=float)

result1 = data1/data2
result2 = data1/data3
result3 = data3/data2

结果是：

# It necessary to convert globals().keys() to list otherwise 
# exception will be raised that we change dictionary (owner new variable var_name)
# during iterations.
for var_name in list(globals().keys()):
    if var_name.startswith("result"):
        value = globals()[var_name]
        globals()[var_name] = np.where(np.isnan(value),-9.0,value)

print result1
print result2
print result3

更新

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但我应该注意到，最佳实践将首先对您的

result1

，

result2

<代码>结果100。。。将变量放入集合（我认为最合适的是列表），然后对其进行迭代。如果您已经有一个包含这些定义变量的大型Python文件（

resultX

），那么上面的建议可能“不错”

像这样重写整个代码

[ 0.09090909 -9.         -9.          1.          1.          1.
  0.09859155]
[ 0.05882353 -9.         -9.          1.          0.33333333  1.
  0.41176471]
[ 1.54545455 -9.          1.44444444  1.          3.          1.
  0.23943662]

所以。。。 全部替换

data = np.empty(shape=(3, 7), dtype=float)
result = np.empty(shape=(3, 7), dtype=float)

data[0] = np.array([1,2,np.nan,4,5,6,7],dtype=float)
data[1] = np.array([11,np.nan,9,4,5,6,71],dtype=float)
data[2] = np.array([17,np.nan,13,4,15,6,17],dtype=float)

result[0] = data[0]/data[1]
result[1] = data[0]/data[2]
result[2] = data[2]/data[1]

result = np.where(np.isnan(result),-9.0,result)

到

下面是替换所有这些的代码

data[0], data[1], data[2],,,data[99]
result[0], result[1], result[2],,,result[99]

---

解决它是一种糟糕的做法。你可以从一开始就表现出良好的做法。但是百个结果数组不变。停止使用裸名称。首先将数组放在列表中。很抱歉，在获得result1、result2…result100之后，我需要解决方案。首先要正确处理。你的“真实”问题不是一个好问题。aj8uppal的答案（在附加组件之前）是一个很好的答案。是的，但我只是发布了附加组件的多样性。不要使用

exec

如果你不知道它能做什么，@lejlot，我删除了令人不快的答案：）

data[0], data[1], data[2],,,data[99]
result[0], result[1], result[2],,,result[99]

source_code = '''
Paste your source code here...
'''

import re

def replace_data_num(r):
    return "data[" + str(int(r.group(1)) - 1) + "]"

def replace_result_num(r):
    return "result[" + str(int(r.group(1)) - 1) + "]"

source_code = re.sub(r'data(\d+)', replace_data_num, source_code)
source_code = re.sub(r'result(\d+)', replace_result_num, source_code)
print source_code