array(['United States of America', 'Spain', 'France'], dtype=object)如何只保留['United States of America', 'Spain', 'France']而去掉其他元素
时间: 2024-01-08 15:04:51 浏览: 23
可以使用numpy中的isin()函数来实现,示例如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array(['United States of America', 'Spain', 'France', 'China', 'Japan'])
keep = ['United States of America', 'Spain', 'France']
new_arr = arr[np.isin(arr, keep)]
print(new_arr)
```
运行结果为:
```
['United States of America' 'Spain' 'France']
```
其中,np.isin(arr, keep)返回一个与arr相同形状的布尔型数组,表示arr中的元素是否在keep中出现过,然后根据这个布尔型数组来选择arr中的元素。
相关问题
对array(['United States of America', 'Spain', 'France'], dtype=object)这个结果中,只取[]里的信息,如何取出
要取出[]里的信息,可以使用索引的方式获取数组中的元素,例如:
```
result = array(['United States of America', 'Spain', 'France'], dtype=object)
info = result[0] # 获取第一个元素
print(info) # 输出:United States of America
```
如果想要获取所有的元素,可以使用循环遍历的方式,例如:
```
result = array(['United States of America', 'Spain', 'France'], dtype=object)
for info in result:
print(info)
```
输出结果为:
```
United States of America
Spain
France
```
python dtype=object
python中的dtype=object表示数组中的元素类型为Python对象。这意味着数组可以包含任何Python对象,例如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。这种类型的数组通常用于处理非数值数据,例如文本、图像、音频等。由于Python对象的灵活性,dtype=object的数组可以具有不同长度和形状的元素。但是,由于Python对象的动态性,这种类型的数组通常比其他类型的数组慢。