Python | Длина объекта dtype массива строк Numpy
В этом посте мы увидим тип данных объекта numpy, когда базовые данные имеют строковый тип. В numpy, если базовым типом данных данного объекта является строка, то dtype объекта - это длина самой длинной строки в массиве. Это потому, что мы не можем создать строку переменной длины в numpy, поскольку numpy нужно знать, сколько места должно быть выделено для строки.
Проблема №1: Для массива numpy, базовые данные которого имеют строковый тип. Найдите dtype.
Solution : We will use numpy.dtype
attribute to check the dtype of the given object.
# importing the numpy library as np import numpy as np # Create a numpy array arr = np.array([ "Ela" , "Ed" , "Brook" , "Sia" , "Katherine" ]) # Print the array print (arr) |
Выход :
Теперь мы проверим dtype данного объекта массива, базовые данные которого относятся к строковому типу.
# Print the dtype print (arr.dtype) |
Output :
As we can see in the output, the dtype of the given array object is "<U9"
where 9 is the length of the longest string in the given array object.
Let’s verify this by checking the length of the longest string in the given object.
# Use vectorize function of numpy length_checker = np.vectorize( len ) # Find the length of each element arr_len = length_checker(arr) # Print the length of each element print (arr_len) # Print the maximum value print (arr_len. max ()) |
Выход :
Проблема № 2: Для массива numpy, базовые данные которого имеют строковый тип. Найдите dtype.
Solution : We will use numpy.dtype
attribute to check the dtype of the given object.
# importing the numpy library as np import numpy as np # Create a numpy array arr = np.array([ "New York" , "Lisbon" , "Beijing" , "Quebec" ]) # Print the array print (arr) |
Выход :
Now we will check the dtype of the given array object whose underlying data is of string type.
# Print the dtype print (arr.dtype) |
Output :
As we can see in the output, the dtype of the given array object is "<U8"
where 8 is the length of the longest string in the given array object.
Let’s verify this by checking the length of the longest string in the given object.
# Use vectorize function of numpy length_checker = np.vectorize( len ) # Find the length of each element arr_len = length_checker(arr) # Print the length of each element print (arr_len) # Print the maximum value print (arr_len. max ()) |
Выход :
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.