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

可以使用numpy中的isin()函数来实现，示例如下：

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

dtype=object

在Python的Pandas库中，`dtype=object` 表示数据类型是"Object"或"Generic", 它意味着每一列中的元素可以包含任何Python内置类型，包括但不限于整数、浮点数、字符串、布尔值、甚至其他复杂的自定义对象。当你创建一个DataFrame并且指定了`dtype=object`，Pandas会默认存储所有数据项为Python的`object`类型，直到实际数据插入时才会确定具体的内建类型。

例如：

import pandas as pd

data = [[1, "string"], [True, 3.14]]
df = pd.DataFrame(data, dtype=object)

在这个例子中，即使第一行的第一个元素是整数，第二行的第二个元素是浮点数，由于`dtype=object`，整个DataFrame会被认为每个元素都是`object`类型。

设置为`dtype=object`的好处是可以处理不同类型的数据混合，但缺点是它可能导致内存效率较低，因为Python需要额外的动态类型检查来处理不同类型的值。因此，在处理大量数据或性能敏感的应用中，推荐提前明确每列的数据类型，例如`int`, `float`, `str`, `bool`等。