关于python：numpy数组指定一个默认值


numpy array specify a default

我有一个要转换为numpy数组的python列表。我已经为numpy数组定义了数据类型。某些数组值可能为"无"或""。如果numpy数组的相应数据类型值为float或int，则会对这些值发出错误。如果该值为none或""，是否可以说numpy为特定数据类型分配1(或字段指定值)。

例如：下面的代码给出了错误

ValueError:无法将字符串转换为float。

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    import re
    import numpy as np
    dt = np.dtype([ ('a', np.int32,),
          ('b', np.float32),
          ('c', np.int32,),
          ('d', np.float32),
          ('e', np.int32,),
      ])
     npar = np.array(('667000', '0', '0', '', ''), dt)

NPAR的预期输出为：(为d指定0.0，为e指定1作为默认值)

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    (667000, 0.0, 0, 0.0, 1)

号

我有很多多维数组要转换。所以性能是需要考虑的重要因素。

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numpy.lib.npyio.loadtxt函数有一个converters选项。

让data2.txt为：

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667000;0;0;;;
668000;0;0;3;6;

在u=loadtxt('data2.txt',dtype=dt,delimiter=';',converters={3: lambda s :float32(s or 0),4: lambda s :int32(s or 1)}),u之后：

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array([(667000, 0.0, 0, 0.0, 1), (668000, 0.0, 0, 3.0, 6)], dtype=...)

。

替换缺少的值。

这可能有效：

One liner:。

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s = ('667000', '0', '0', '', '')
npar = np.array(tuple([0 if dt.names[x]== 'd' else 1 if dt.names[x]=='e' else s[x] for x in range(0,len(s))]),dt)

Or号：

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import numpy as np
dt = np.dtype([ ('a', np.int32,),
          ('b', np.float32),
          ('c', np.int32,),
          ('d', np.float32),
          ('e', np.int32,),
])
s = ('667000', '0', '0', '', '')
t = np.array(s)
if not t[4]:
    t[4] = 1
t[t==''] = 0
npar = np.array(tuple(t),dt)

号

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