将numpy.ndarray里的字符串变成列表或numpy.ndarray

如果你有一个包含字符串的`numpy.ndarray`，你可以使用`astype(str)`将其转换为字符型数组，然后使用`tolist()`方法转换为Python列表，或者直接创建一个空的`numpy.ndarray`来存储这些字符串。

例如：

import numpy as np

# 创建一个包含字符串的numpy数组
str_array = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])

# 转换成字符型数组并转换为列表
char_list = str_array.astype(str).tolist()
print(char_list)  # 输出：['apple', 'banana', 'cherry']

# 或者直接创建新的numpy数组
new_str_array = np.array(char_list)
print(new_str_array)  # 输出：array(['apple', 'banana', 'cherry'], dtype='<U6')

如果你想保持`numpy.ndarray`的形式，可以直接创建一个新数组，它的形状与原来的`str_array`相同，但元素类型是`object`，以便容纳字符串：

new_str_array = np.empty_like(str_array, dtype=object)
new_str_array[:] = str_array

相关问题

python 如何将<class ‘numpy.ndarray’>类型放入json中,在解析字符串还原成<class ‘numpy.ndarray’>

在Python中，由于JSON序列化默认不支持`numpy.ndarray`类型，你需要先将其转换为可以序列化的数据结构，如列表或字典，然后再进行JSON编码。当从JSON解析字符串后，你可以再将这些数据结构转换回`numpy.ndarray`。

以下是步骤：

1. 将`numpy.ndarray`转换为列表：

import numpy as np
import json

# 假设你有一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
listified_arr = arr.tolist()

2. 使用`json.dumps()`进行序列化：

serialized_str = json.dumps(listified_arr)

现在`serialized_str`是一个JSON格式的字符串。

3. 反序列化并恢复`numpy.ndarray`：

def deserialize_numpy_array(json_str):
    # 使用json.loads()加载字符串，并转换回numpy数组
    deserialized_arr = np.array(json.loads(json_str))
    return deserialized_arr

recovered_arr = deserialize_numpy_array(serialized_str)

python语言如何将numpy.ndarray类型的变量转换成字符串，要求全部输出，不能隐藏

要将numpy.ndarray类型的变量转换成字符串，可以使用numpy.array2string()函数。该函数可以将numpy数组转换成字符串，并可以设置不隐藏任何元素。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组转换成字符串，并设置不隐藏任何元素
arr_str = np.array2string(arr, max_line_width=np.inf, threshold=np.inf)

print(arr_str)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

注意，需要设置`max_line_width`和`threshold`参数为`np.inf`，才能保证所有元素都被输出。