numpy字符串转数组

在 NumPy 中，可以使用 np.fromstring() 函数将字符串转换为数组。该函数将字符串解析为数字，并返回一个包含这些数字的数组。
以下是一个示例，展示了如何使用 np.fromstring() 将字符串转换为数组：
import numpy as np

# 定义一个字符串
str_data = "1 2 3 4 5"

# 使用 np.fromstring() 将字符串转换为数组
arr = np.fromstring(str_data, dtype=int, sep=' ')

print(arr)
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输出结果：
[1 2 3 4 5]
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在上述示例中，我们定义了一个字符串 str_data，其中包含了一些数字。然后，我们使用 np.fromstring() 函数将这个字符串解析为一个整数类型的数组。在函数的参数中，我们指定了数据类型为 int，并通过 sep 参数指定了字符串中数字之间的分隔符为空格。
需要注意的是，字符串中的每个数字应该用分隔符（例如空格、逗号等）分隔开来，以便 np.fromstring() 函数可以正确解析。
希望能解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

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逗号拼接的字符串转数组

将逗号分隔的字符串转换为数组
在多种编程环境中，处理由逗号分隔的字符串并将其转化为更易于操作的数据结构是一项常见需求。以下是几种不同环境下的实现方式。
SQL Server中的解决方案
对于SQL Server而言，当面对一个由特定字符（如逗号）分割的字符串时，可以通过创建函数来解析这个字符串，并返回作为表格形式的结果集[^1]。这使得能够直接应用于IN条件语句之中，从而简化查询逻辑的设计与执行流程。
CREATE FUNCTION dbo.SplitString (@Input NVARCHAR(MAX))
RETURNS @Output TABLE (Item NVARCHAR(1000))
AS
BEGIN
DECLARE @Delimiter CHAR(1), @Start INT, @End INT
SET @Delimiter = ','
WHILE LEN(@Input) > 0
BEGIN
SET @Start = 1
SET @End = CHARINDEX(@Delimiter,@Input)
IF @End = 0 OR @End IS NULL
INSERT INTO @Output VALUES (@Input)
ELSE
INSERT INTO @Output VALUES(SUBSTRING(@Input,1,@End - 1))
SET @Input = SUBSTRING(@Input,@End + LEN(@Delimiter),LEN(@Input)-@End)
END
RETURN
END;
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此代码定义了一个名为SplitString的表值函数，它接收一个输入参数——待分解的字符串；并通过循环迭代的方式逐一分割出各个项目存入临时表内最终返回给调用者使用。
Python中的解决方案
而在Python环境下，则更加简洁高效得多。利用内置字符串对象提供的.split()方法即可轻松完成这一任务[^2]。下面给出了一段简单的例子用于说明：
input_string = "apple,banana,orange,pears,grape"
result_list = input_string.split(',')
print(result_list)
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上述脚本会输出如下列表：['apple', 'banana', 'orange', 'pears', 'grape']。如果目标是进一步将这些元素构造成NumPy数组以便后续数值计算或图形展示的话，还可以继续借助于numpy库的帮助来做相应的转化工作[^3]。
import numpy as np

array_from_str = np.array(input_string.split(','))
print(array_from_str)
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这段扩展后的程序不仅实现了基本的文字切片功能，还额外完成了向量化表示的过程，非常适合用来准备科学计算所需的数据源。

object转数组

将对象转换为数组的方式
在编程中，尤其是像 Python 这样的动态语言中，可以采用多种方法将对象（object）转换为数组形式。以下是几种常见的方式来实现这一目标。
方法一：通过 list() 函数
如果对象是一个可迭代的对象（例如字典的键或值），可以直接使用内置函数 list() 来将其转换为列表（即数组的一种表现形式）。
data_object = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
keys_array = list(data_object.keys()) # 获取键并转为数组 ['a', 'b', 'c'] [^1]
values_array = list(data_object.values()) # 获取值并转为数组 [1, 2, 3] [^1]
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方法二：利用列表推导式
对于更复杂的对象结构，可以通过列表推导式来提取所需的信息并构建新的数组。
class ExampleObject:
def __init__(self, name, value):
self.name = name
self.value = value

objects_list = [ExampleObject("obj1", 10), ExampleObject("obj2", 20)]
array_of_names = [obj.name for obj in objects_list] # 结果为 ["obj1", "obj2"] [^1]
array_of_values = [obj.value for obj in objects_list] # 结果为 [10, 20]
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方法三：序列化到 JSON 后解析回数组
当处理复杂嵌套对象时，可以先将其序列化为 JSON 字符串，然后再反序列化为所需的数组格式。
import json

complex_object = {
"key1": {"subkey1": "value1"},
"key2": {"subkey2": "value2"}
}

# 序列化为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(complex_object)

# 反序列化为数组形式
parsed_json = json.loads(json_string)
resulting_array = list(parsed_json.items()) # [('key1', {'subkey1': 'value1'}), ('key2', {'subkey2': 'value2'})] [^2]
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方法四：借助第三方库 Pandas
Pandas 是一种强大的数据分析工具，在某些情况下也可以用来快速完成对象到数组的转换。
import pandas as pd

dict_data = {"A": [1, 2], "B": [3, 4]}
df = pd.DataFrame(dict_data)
converted_array = df.to_numpy() # [[1 3][2 4]]
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总结
以上提供了四种主要途径用于解决从对象向数组转化的需求，具体选择取决于实际应用场景以及数据的具体形态。