如何将超市和水果名称的数据转换成NumPy数组？

将超市和水果名称的数据转换成NumPy数组通常需要先将这些字符串列表转化为等长的列表，因为NumPy数组需要元素具有相同的形状。这里是一个简单的例子：

如果你有如下数据：

supermarket_list = ['大润发', '沃尔玛', '联华', '农工商']
fruit_list = ['苹果', '香蕉', '桔子', '芒果']

# 使用list comprehension将字符串列表转化为字符列表
supermarket_chars = [s.encode('utf-8') for s in supermarket_list]
fruit_chars = [f.encode('utf-8') for f in fruit_list]

# 然后通过np.frombuffer()函数，将字符列表合并成一个连续的内存块
supermarket_array = np.frombuffer(b"".join(supermarket_chars), dtype='S')
fruit_array = np.frombuffer(b"".join(fruit_chars), dtype='S')

# 将这些字符数组转换为字符串数组，因为NumPy默认会显示字节形式
supermarket_array = supermarket_array.decode()
fruit_array = fruit_array.decode()

# 最后创建二维数组，例如按行存储超市和水果对应关系
supermarket_fruit_array = np.stack([supermarket_array, fruit_array], axis=1)

这样就得到了包含超市和水果名称的二维NumPy数组。