numpy将数组从浮点数转换为字符串

Question

我有一个浮点数组，我已归一化（即数组中的最大数为1），我想将它用作图的颜色索引。在使用matplotlib来使用灰度时，这需要使用0到1之间的字符串，所以我想将浮点数组转换为一个字符串数组。我试图通过使用“astype（'str'）”来做到这一点，但是这似乎创建了一些与原件不一样（甚至接近）的值。

我注意到这一点，因为matplotlib抱怨发现数组中的数字8，这是奇怪的，因为它被标准化为一个！

总之，我有一个数组PHIS的float64，使得：

numpy.where(phis.astype('str').astype('float64') != phis) 

是非空的。这很令人困惑，因为（希望天真地）它似乎是一个在numpy中的错误，是否有什么我可以做错误的导致这个？

编辑：调查后，这似乎是由于字符串函数处理高精度浮线的方式。使用矢量化功能的toString（从robbles回答），这也是如此，但是如果lambda函数是：

lambda x: "%.2f" % x 

然后绘图工作 - 奇妙而又奇妙。 （显然，阵列不再平等，但！）

Answer 1

你似乎有点困惑，numpy的阵列幕后是如何工作的。阵列中的每个项目必须是相同的尺寸。

浮点数的字符串表示不会以这种方式工作。例如，repr(1.3)产生'1.3'，但repr(1.33)产生'1.3300000000000001'。

浮点数的精确字符串表示形式产生可变长度字符串。

由于numpy的阵列由该都具有相同的大小的元素，numpy的需要时，你正在使用字符串数组，以指定该阵列中的字符串的长度。

如果使用x.astype('str')，它总是会转化东西长度为1

例如字符串数组，使用x = np.array(1.344566)，x.astype('str')产量'1'！

您需要更多地说明并使用'|Sx' dtype语法，其中x是数组中每个元素的字符串长度。

例如，使用x.astype('|S10')到阵列转换为长度10

甚至更​​好的字符串，只是避免使用字符串numpy的阵列完全。它通常是一个坏主意，并没有任何理由，我可以从你的问题摆在首位使用它们的说明，请参见...

Answer 2

如果你有numbers数组，你想要的strings一个数组，你可以这样写：

strings = ["%.2f" % number for number in numbers] 

如果您的号码是花车，该数组与具有两位小数的字符串相同的数字。

>>> a = [1,2,3,4,5] 
>>> min_a, max_a = min(a), max(a) 
>>> a_normalized = [float(x-min_a)/(max_a-min_a) for x in a] 
>>> a_normalized 
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0] 
>>> a_strings = ["%.2f" % x for x in a_normalized] 
>>> a_strings 
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00'] 

注意，它也可以与numpy阵列：

>>> a = numpy.array([0.0, 0.25, 0.75, 1.0]) 
>>> print ["%.2f" % x for x in a] 
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00'] 

如果你有一个多维阵列类似的方法，可以使用：

new_array = numpy.array(["%.2f" % x for x in old_array.reshape(old_array.size)]) 
new_array = new_array.reshape(old_array.shape) 

实施例：

>>> x = numpy.array([[0,0.1,0.2],[0.3,0.4,0.5],[0.6, 0.7, 0.8]]) 
>>> y = numpy.array(["%.2f" % w for w in x.reshape(x.size)]) 
>>> y = y.reshape(x.shape) 
>>> print y 
[['0.00' '0.10' '0.20'] 
['0.30' '0.40' '0.50'] 
['0.60' '0.70' '0.80']] 

如果您检查Matplotlib example for the function you are using，您会注意到它们使用了类似的方法：构建空矩阵并使用插值方法构建的字符串填充它。引用的代码的相关部分是：

colortuple = ('y', 'b') 
colors = np.empty(X.shape, dtype=str) 
for y in range(ylen): 
    for x in range(xlen): 
     colors[x, y] = colortuple[(x + y) % len(colortuple)] 

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors=colors, 
     linewidth=0, antialiased=False) 

Answer 3

，这大概比你想要的速度较慢，但​​你可以这样做：

>>> tostring = vectorize(lambda x: str(x)) 
>>> numpy.where(tostring(phis).astype('float64') != phis) 
(array([], dtype=int64),) 

看起来它舍去值时，将其转换为str从float64，但这种方式，你可以自定义转换，但你喜欢。

Answer 4

如果主要问题是从浮点数转换为字符串时精度的损失，一种可行的方法是将浮点数转换为decimal S：http://docs.python.org/library/decimal.html。

在python 2中。7和更高版本，您可以直接将浮点数转换为decimal对象。