numpy.str_转为tensor
时间: 2023-03-27 15:01:53 浏览: 82
可以使用torch.from_numpy()函数将numpy.str_转换为tensor。具体操作如下:
import numpy as np
import torch
# 创建一个numpy.str_类型的数组
arr = np.array(['hello', 'world'])
# 将numpy.str_类型的数组转换为tensor
tensor = torch.from_numpy(arr.astype(np.str_))
print(tensor)
# 输出:tensor(['hello', 'world'])
相关问题
numpy.str_转int
可以使用 `numpy` 库的 `astype()` 方法将 `numpy.str_` 类型转换为 `int` 类型。示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含字符串的 numpy 数组
str_arr = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])
# 将字符串数组转换为整数数组
int_arr = str_arr.astype(int)
print(int_arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```
需要注意的是,如果字符串数组中包含非数字字符,转换时会报错。
numpy.bool_
numpy.bool_是NumPy库中的一个数据类型,用于表示布尔值。它是numpy.bool_类的实例,可以用来存储True和False两个值中的一个。
该数据类型是固定大小的,占用1个字节的内存空间,可以节省内存开销。在数据处理和科学计算中,布尔值经常用于逻辑判断和控制流程。
numpy.bool_类提供了一些常用的方法和操作符,可以进行布尔运算、逻辑运算和比较运算等。例如,可以使用逻辑与(&)、逻辑或(|)和逻辑非(~)操作符对多个numpy.bool_对象进行运算。此外,还可以利用numpy.bool_对象进行比较,如相等比较(==)、不等比较(!=)、大于比较(>)和小于比较(<)等。
同时,numpy.bool_类的对象可以参与到NumPy数组中,用于构建布尔类型的数组。这在数据过滤、条件选择和掩码操作中非常有用。通过使用numpy.bool_数组,可以根据特定的条件选择数组中的元素或进行条件赋值。
总之,numpy.bool_是NumPy库中用于表示布尔值的数据类型,具有固定大小和节省内存的优点。它提供了常用的方法和操作符,可以进行布尔运算和比较运算。在科学计算和数据处理中,numpy.bool_常用于逻辑判断、控制流程和数据过滤等领域。