Jupyter环境下向numpy矩阵存入字符串的实现及报错解决咨询

NumPy 数组为同构数据容器，创建时会默认指定数据类型：你调用np.empty(shape=(100,5))时未显式声明dtype参数，系统默认分配float64数值类型，仅支持存储整数、浮点数，强行写入字符串会触发类型转换失败的报错。

方案1：创建数组时指定字符串类型 #

如果你的数组只需要存储字符串，推荐显式指定字符串类型的dtype，可以选自适应长度的str，也可以指定固定长度的Unicode类型（比如U10表示最多存储10个字符的字符串，内存占用更低、性能更好）：

import numpy as np
# 自适应字符串长度的写法
x = np.empty(shape=(100,5), dtype=str)
# 固定长度字符串写法，按需调整U后的数字即可
# x = np.empty(shape=(100,5), dtype='U10')

# 无需嵌套循环，可直接批量赋值所有元素
x[:] = "mango"
print(x)

方案2：使用object类型支持混合存储 #

如果你的数组后续需要同时存储字符串、数字等不同类型的元素，可以指定dtype为object：

import numpy as np
x = np.empty(shape=(100,5), dtype=object)

# 支持存储不同类型的元素
x[0,0] = "mango"
x[0,1] = 123
x[0,2] = 3.14
print(x)

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