conversión de matrices INT para las matrices de cadenas en numpy sin truncamiento

Question

tratar de convertir matrices INT para las matrices de cadenas en numpy

In [66]: a=array([0,33,4444522]) 
In [67]: a.astype(str) 
Out[67]: 
array(['0', '3', '4'], 
     dtype='|S1') 

No es lo que pretende

In [68]: a.astype('S10') 
Out[68]: 
array(['0', '33', '4444522'], 
     dtype='|S10') 

Esto funciona, pero tenía que saber 10 era lo suficientemente grande como para contener mi cadena más larga. ¿Hay alguna forma de hacerlo fácilmente sin saber de antemano qué tamaño de cadena necesita? Parece un poco peligroso que simplemente trunca la cuerda sin lanzar un error.

Answer 1

Una vez más, esto puede ser resuelto en Python puro:

>>> map(str, [0,33,4444522]) 
['0', '33', '4444522'] 

O si es necesario convertir de ida y vuelta:

>>> a = np.array([0,33,4444522]) 
>>> np.array(map(str, a)) 
array(['0', '33', '4444522'], 
     dtype='|S7') 

Answer 2

Usted puede encontrar la suficiente anchura más pequeña de este modo:

In [3]: max(len(str(x)) for x in [0,33,4444522]) 
Out[3]: 7 

Como alternativa, simplemente construya el ndarray de una lista de cadenas:

In [7]: np.array([str(x) for x in [0,33,4444522]]) 
Out[7]: 
array(['0', '33', '4444522'], 
     dtype='|S7') 

o, usando map():

In [8]: np.array(map(str, [0,33,4444522])) 
Out[8]: 
array(['0', '33', '4444522'], 
     dtype='|S7') 

Answer 3

Puede permanecer en numpy, haciendo

np.char.mod('%d', a) 

Ésta es dos veces más rápido que map o listas por comprensión por 10 elementos, cuatro veces más rápido para 100. Esta y otras operaciones de cadena están documentadas here.

Answer 4

np.apply_along_axis(lambda y: [str(i) for i in y], 0, x)

Ejemplo

>>> import numpy as np 

>>> x = np.array([-1]*10+[0]*10+[1]*10) 
array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
     0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 

>>> np.apply_along_axis(lambda y: [str(i) for i in y], 0, x).tolist() 
['-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '-1', '0', '0', 
'0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '1', 
'1', '1', '1', '1']