您可以通过创建一个dtype=object
. 如果您尝试将长字符串分配给普通的 numpy 数组,它会截断字符串:
>>> a = numpy.array(['apples', 'foobar', 'cowboy'])
>>> a[2] = 'bananas'
>>> a
array(['apples', 'foobar', 'banana'],
dtype='|S6')
但是当你使用 时dtype=object
,你会得到一个 python 对象引用的数组。所以你可以拥有python字符串的所有行为:
>>> a = numpy.array(['apples', 'foobar', 'cowboy'], dtype=object)
>>> a
array([apples, foobar, cowboy], dtype=object)
>>> a[2] = 'bananas'
>>> a
array([apples, foobar, bananas], dtype=object)
实际上,因为它是一个对象数组,所以您可以将任何类型的 python 对象分配给该数组:
>>> a[2] = {1:2, 3:4}
>>> a
array([apples, foobar, {1: 2, 3: 4}], dtype=object)
但是,这抵消了使用 numpy 的许多好处,因为它可以在大的连续原始内存块上工作,所以速度如此之快。使用 python 对象会增加很多开销。一个简单的例子:
>>> a = numpy.array(['abba' for _ in range(10000)])
>>> b = numpy.array(['abba' for _ in range(10000)], dtype=object)
>>> %timeit a.copy()
100000 loops, best of 3: 2.51 us per loop
>>> %timeit b.copy()
10000 loops, best of 3: 48.4 us per loop