如何将字符串格式的Numpy数组转换为整数数组？

问题描述 #

给定如下字符串格式的NumPy数组：

import numpy as np
pattern = np.array([['[0, 0, 1, 0, 0]'],
       ['[0, 1, 1, 1, 1]'],
       ['[0, 1, 1, 1, 0]'],
       ['[0, 0, 1, 1, 1]'],
       ['[0, 0, 0, 1, 1]'],
       ['[0, 0, 1, 0, 1]'],
       ['[0, 0, 0, 0, 1]'],
       ['[1, 0, 1, 0, 0]'],
       ['[0, 1, 0, 1, 1]'],
       ['[0, 0, 1, 1, 0]'],
       ['[1, 1, 1, 1, 1]'],
       ['[1, 1, 1, 1, 0]']], dtype='<U15')

需要将其转换为纯整数类型的NumPy数组，无需手动逐个修改。

实现方法 #

这里提供几种高效的非手动实现方式：

方法1：利用ast.literal_eval解析字符串 #

借助Python标准库ast里的literal_eval函数安全解析字符串列表，结合NumPy向量化操作批量处理：

import numpy as np
from ast import literal_eval

# 降维处理原数组的单元素列表结构
flat_pattern = pattern.flatten()
# 批量解析每个字符串形式的列表
parsed = np.vectorize(literal_eval)(flat_pattern)
# 转换为整数数组
result = np.array(parsed, dtype=int)

方法2：字符串清洗+类型转换 #

直接对字符串做清洗，去除方括号后分割转整数：

import numpy as np

# 遍历每个元素，清洗字符串并转换为整数列表
result = np.array([list(map(int, s[0].strip('[]').split(','))) for s in pattern], dtype=int)

方法3：使用numpy.genfromtxt解析文本 #

把字符串数组当作文本数据源，利用genfromtxt的文本解析能力：

import numpy as np

# 将字符串整理成行文本，再用genfromtxt读取转换
text = '\n'.join([s[0].strip('[]') for s in pattern])
result = np.genfromtxt(np.core.defchararray.split(text, sep='\n'), delimiter=',', dtype=int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Economist_Ayahuasca