<class 'numpy.ndarray'> 中选取其中每个str元素中的前两个字符组成一个新的ndarray
时间: 2024-05-03 10:16:22 浏览: 24
假设我们有一个numpy数组`arr`,其中包含一些字符串元素,我们可以使用numpy的`vectorize`函数和Python的字符串切片来提取每个字符串的前两个字符,然后将其组成新的numpy数组。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个要操作的函数
def get_first_two_chars(s):
return s[:2]
# 生成一个包含字符串元素的numpy数组
arr = np.array(['hello', 'world', 'numpy', 'array'])
# 使用vectorize函数将get_first_two_chars函数向量化
vfunc = np.vectorize(get_first_two_chars)
# 调用向量化的函数,将原数组中的每个元素都提取前两个字符
new_arr = vfunc(arr)
# 打印新数组
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
['he' 'wo' 'nu' 'ar']
```
相关问题
判断<class 'numpy.ndarray'> 中的元素个数
要判断<class 'numpy.ndarray'>中的元素个数,可以使用numpy库中的size函数。例如,如果要计算名为arr的数组中的元素个数,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
num_elements = np.size(arr)
print(num_elements)
```
输出结果为:
```
5
```
其中,arr是要计算元素个数的数组,num_elements是该数组中的元素个数。
将数据<class 'torch.Tensor'> 转化成<class 'numpy.ndarray'>
可以使用PyTorch中的`numpy()`函数将`torch.Tensor`类型的数据转换成`numpy.ndarray`类型的数据。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 创建一个torch.Tensor类型的数据
data_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 将torch.Tensor类型的数据转换成numpy.ndarray类型的数据
data_numpy = data_tensor.numpy()
# 打印numpy.ndarray类型的数据
print(data_numpy)
```
输出结果为:
```
[[1. 2.]
[3. 4.]]
```
注意:使用`numpy()`函数将数据转换成numpy.ndarray类型时需要保证数据类型一致,否则可能会出现意外的结果。