Python 如何连接2个数组：1个数组包含字符串，另一个数组包含int64

我很难用numpy连接两个数组。 其中一个数组有文本（

string

），另一个数组有数字（

int64

）

我该怎么做

使用

np.concatenate（）

将所有值设置为字符串，并且需要两者

我正在运行for循环来确定

RandomForestClassifier

的超参数。。。当循环转到数字时，给出一个错误，因为需要数字并获取字符串

'1'

或

'2'

我正在使用

np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20)), axis=0, out=None)

得到

array(['auto', '20', '40', '60', '80', '100'], dtype='<U11')

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虽然这可能不是最好的解决方案，但它会起作用：

np.asarray（['auto']+list（np.arange（20,120,20）），dtype=object）

结果:

array（['auto'，20,40,60,80,100]，dtype=object）

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问题在于，您正在组合不同的类型，因此您需要告诉numpy，所有对象都可以原样使用，无需转换。

要连接的数组之一应该具有object dtype，以便获得具有object type的最终数组，该数组可以容纳具有异构数据类型的项：

In [7]: np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20).astype(object)), axis=0, out=None)
Out[7]: array(['auto', 20, 40, 60, 80, 100], dtype=object)

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如果您想知道Numpy如何确定使用

object

dtype可以读取的数组类型，那么您就失去了使用数字dtype的许多速度和便利性。这样的数组基本上是一个列表。事实上，在等价列表上的迭代速度更快。

In [7]: np.concatenate((['auto'], np.arange(20, 120, 20).astype(object)), axis=0, out=None)
Out[7]: array(['auto', 20, 40, 60, 80, 100], dtype=object)