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所以，这应该是一件非常简单的事情，但无论出于何种原因，我没有做任何事情来将字符串数组转换为浮点数组。

我有一个两列数组，如下所示：

Name    Value
Bob     4.56
Sam     5.22
Amy     1.22

我试试这个：

for row in myarray[1:,]:
     row[1]=float(row[1])

还有这个：

for row in myarray[1:,]:
    row[1]=row[1].astype(1)

还有这个：

myarray[1:,1] = map(float, myarray[1:,1])

他们似乎都在做某事，但是当我仔细检查时：

type(myarray[9,1])

我明白了

<type> 'numpy.string_'>
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Numpy 数组必须有一个dtype，除非它是结构化的。由于数组中有一些字符串，它们必须都是字符串。

如果您希望有一个 complex dtype，您可以这样做：

import numpy as np
a = np.array([('Bob','4.56'), ('Sam','5.22'),('Amy', '1.22')], dtype = [('name','S3'),('val',float)])

请注意，a现在是一维结构化数组，其中每个元素都是类型的元组dtype。

您可以使用它们的字段名称访问这些值：

In [21]: a = np.array([('Bob','4.56'), ('Sam','5.22'),('Amy', '1.22')],
    ...:         dtype = [('name','S3'),('val',float)])

In [22]: a
Out[22]: 
array([('Bob', 4.56), ('Sam', 5.22), ('Amy', 1.22)], 
      dtype=[('name', 'S3'), ('val', '<f8')])

In [23]: a['val']
Out[23]: array([ 4.56,  5.22,  1.22])

In [24]: a['name']
Out[24]: 
array(['Bob', 'Sam', 'Amy'], 
      dtype='|S3')
于 2013-03-31T22:41:50.973 回答
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numpy 数组中对象的类型在该数组的初始化时确定。如果您想稍后更改它，您必须转换数组，而不是该数组中的对象。

myNewArray = myArray.asType(float)

注意：向上转换是可能的，对于向下转换，您需要 astype 方法。有关详细信息，请参阅： http:
//docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.chararray。 astype.html

于 2013-03-31T22:47:32.553 回答