Numpy conversion tableau de float à cordes

J'ai un tableau de chars que j'ai normalisée à un (c'est à dire le plus grand nombre dans le tableau 1), et je voulais l'utiliser comme couleur indices pour un graphique. En utilisant matplotlib à l'utilisation de niveaux de gris, cela nécessite l'utilisation de chaînes de caractères entre 0 et 1, donc j'ai voulu convertir le tableau de flotteurs vers un tableau de chaînes de caractères. J'ai été de tenter de le faire en utilisant "astype('str')", mais cela semble créer quelques valeurs qui ne sont pas les mêmes (ou à proximité) pour les originaux.

Je remarque cela parce que matplotlib se plaint de trouver le numéro 8 dans la matrice, ce qui est étrange qu'il a été normalisée à un!

En bref, j'ai un tableau phis, de float64, tels que:

numpy.where(phis.astype('str').astype('float64') != phis)

est non vide. C'est étonnant comme (je l'espère naïvement) qu'il semble être un bug dans numpy, est-il quelque chose que je pourrait avoir fait du mal à la cause?

Edit: après enquête, cela semble être dû à la façon dont la fonction de chaîne poignées de haute précision des flotteurs. À l'aide d'un vectorisé fonction toString (à partir de robbles de réponse), c'est aussi le cas, cependant, si la fonction lambda est:

lambda x: "%.2f" % x

Alors le graphique fonctionne - curiouser et de curiouser. (Évidemment, les tableaux ne sont plus égales d'ailleurs!)

InformationsquelleAutor VolatileStorm | 2011-03-19
  1. 33

    Vous semblent un peu confus quant à la façon des tableaux numpy travail en coulisses. Chaque élément dans un tableau doit être le même taille.

    La représentation sous forme de chaîne d'un flotteur ne fonctionne pas de cette façon. Par exemple, repr(1.3) rendements '1.3', mais repr(1.33) rendements '1.3300000000000001'.

    Une exacte représentation de chaîne d'un nombre à virgule flottante produit un de longueur variable chaîne.

    Parce que numpy tableaux se composent des éléments qui sont toutes de la même taille, numpy vous oblige à spécifier la longueur des chaînes de caractères dans le tableau lorsque vous êtes à l'aide de tableaux de chaîne.

    Si vous utilisez x.astype('str'), il sera toujours convertir des choses à un tableau de chaînes de longueur 1.

    Par exemple, à l'aide de x = np.array(1.344566), x.astype('str') rendements '1'!

    Vous devez être plus explicit et l'utilisation de la '|Sx' dtype de la syntaxe, où x est la longueur de la chaîne pour chaque élément du tableau.

    Par exemple, l'utilisation x.astype('|S10') pour convertir le tableau de chaînes de caractères de longueur 10.

    Encore mieux, juste éviter d'utiliser numpy des tableaux de chaînes de caractères au total. C'est généralement une mauvaise idée, et il n'y a pas de raison que je vois à partir de votre description de votre problème à les utiliser en premier lieu...

    • Le raisonnement pour l'utilisation de numpy tableaux de chaînes était parce que matplotlib nécessite un correctement en forme de itératif de chaînes de caractères qui représentent des nombres entre 0 et 1 pour représenter les niveaux de gris (qui à l'époque je voulais). Il semblait plus facile de convertir le tableau de nombres que j'ai eu à un tableau de chaînes de caractères. Je n'étais pas anticiper la longueur de la complication.
    • aussi utile dans cette situation: 1.) lire des données à partir d'un fichier 2.) supposons que toutes les entrées sont float, cependant, certains sont nan. 3.) si tous sont lus comme des float, il y aura double64 variables dans la liste qui apparaissent comme des nan mais ne sont pas reconnus comme numpy.nan 4.) afin de remplacer ceux, j'ai utilisé avec succès: if V[-1].astype('|S3') == 'nan': V[-1] = numpy.nan
    • vous pouvez utiliser np.genfromtxt et de traiter avec cette (plus ou moins) automatiquement. C'est toujours une mauvaise idée de convertir les flotteurs pour les chaînes si vous avez l'intention de les utiliser en tant que float.
    • Je sais que c'est ~7 ans, mais je suis commentant parce que ce n'est plus le cas (python 3.6; np 1.14.0)
    InformationsquelleAutor Joe Kington
  2. 13

    Si vous avez un tableau de numbers et que vous voulez un tableau de strings, vous pouvez écrire:

    strings = ["%.2f" % number for number in numbers]

    Si vos numéros sont les flotteurs, le tableau serait un tableau avec les mêmes numéros que les cordes avec deux décimales.

    >>> a = [1,2,3,4,5]
>>> min_a, max_a = min(a), max(a)
>>> a_normalized = [float(x-min_a)/(max_a-min_a) for x in a]
>>> a_normalized
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
>>> a_strings = ["%.2f" % x for x in a_normalized]
>>> a_strings
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00']

    Avis qu'il fonctionne également avec numpy tableaux:

    >>> a = numpy.array([0.0, 0.25, 0.75, 1.0])
>>> print ["%.2f" % x for x in a]
['0.00', '0.25', '0.50', '0.75', '1.00']

    Une méthode similaire peut être utilisé si vous avez un tableau multidimensionnel:

    new_array = numpy.array(["%.2f" % x for x in old_array.reshape(old_array.size)])
new_array = new_array.reshape(old_array.shape)

    Exemple:

    >>> x = numpy.array([[0,0.1,0.2],[0.3,0.4,0.5],[0.6, 0.7, 0.8]])
>>> y = numpy.array(["%.2f" % w for w in x.reshape(x.size)])
>>> y = y.reshape(x.shape)
>>> print y
[['0.00' '0.10' '0.20']
 ['0.30' '0.40' '0.50']
 ['0.60' '0.70' '0.80']]

    Si vous cochez la Matplotlib exemple pour la fonction que vous utilisez, vous remarquerez qu'ils utilisent une méthode similaire: construire la matrice vide et le remplir avec des cordes construit avec la méthode d'interpolation. La partie pertinente de l'référencé code est:

    colortuple = ('y', 'b')
colors = np.empty(X.shape, dtype=str)
for y in range(ylen):
    for x in range(xlen):
        colors[x, y] = colortuple[(x + y) % len(colortuple)]

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors=colors,
        linewidth=0, antialiased=False)
    • Ce n'était pas la question. Vous êtes en train de créer un list, il veut un tableau numpy.
    • Toutes mes excuses si il n'était pas clair, mais je fais face à des tableaux numpy, pas python listes. Qui plus est, mon tableau à 2 dimensions, de sorte que un 1dim compréhension de liste ne fonctionne pas. Je suis pleinement conscient que je peux créer un intermédiaire python liste et ensuite de les convertir en un tableau numpy, mais il semble que cette méthode ci-dessus devrait fonctionner et que c'est extra (lente) de programmation pour l'utilisation d'un intermédiaire de la liste.
    • Si un objet peut être itéré (comme une liste ou un tableau numpy) il prend en charge la compréhension de liste. Il n'a pas besoin d'être une liste (duck-typing)
    • Oui, mais vous n'obtenez pas un tableau numpy, ne vous?
    • Arrieta: il ne fonctionnera pas parce que la compréhension de liste sera itération sur numpy.ndarrays, pas le nombre de célibataires, lorsqu'un tableau multidimensionnel est utilisé
    • Vous pouvez aplatir, puis en modifier la forme
    • plot_surface(X, Y, Z, facecolours = phis.astype('str'))

    InformationsquelleAutor Escualo
  3. 1

    C'est probablement plus lent que ce que vous voulez, mais vous pouvez le faire:

    >>> tostring = vectorize(lambda x: str(x))
>>> numpy.where(tostring(phis).astype('float64') != phis)
(array([], dtype=int64),)

    On dirait qu'il arrondit les valeurs lorsqu'il convertit à la str de float64, mais de cette façon, vous pouvez personnaliser la conversion comme vous voulez.

    • Cela ne fonctionne pas non plus, ce qui m'amène à suggérer que la conversion d'un très petit nombre de chaînes, échoue? I. e. le tableau contient des nombres de l'ordre de 10^-30.
    • vous voulez dire que vous obtenez un résultat différent? Je l'ai essayé tout à l'heure avec un petit tableau 2D et il a travaillé – c'est Peut-être un bug...
    • Ok, maintenant je vois la même chose avec de très petits nombres. C'est peut-être un général de mathématiques à virgule flottante problème?
    • J'obtiens un résultat différent, mais peut-être que la limitation n'est pas en raison de l'ordre de grandeur du nombre, mais le degré de précision?(même s'il est décrit dans la notation scientifique). Edit: Si c'est un flottant question, de quelle sorte de virgule flottante d'erreur erreurs qu'un nombre beaucoup moins que 1 comme l'un autour de 8? haha
    InformationsquelleAutor robbles
  4. 1

    Si le problème principal est la perte de précision lors de la conversion d'un flotteur pour une chaîne de caractères, il est possible de de chemin à parcourir est de convertir la flotte à la decimalS: http://docs.python.org/library/decimal.html.

    En python 2.7 et plus vous pouvez directement convertir un float pour un decimal objet.

    InformationsquelleAutor ev-br