Python中的数据类型转换和地图对象错误，TypeError：需要一个类似字节的对象，而不是“地图”

2024-04-30 • 问答

我有一个关于Python中数据类型转换的新手问题：

假设我有一个np.array对象为：

X = np.array([[1.,2.,0.5,2.],[2.,3.,0.7,[3.,0.65,1.]])

我想使用以下语法将[0,1,3]列中的每个值转换为整数格式：

Y = np.array(map(tuple,X),dtype=[('col0',int),('col1',('col2',float),('col3',int)])

我对Y的期望是与X形状相同的数组，但是每个list元素都将转换为元组和每一列的对应数据类型，即

Y = np.array([(1,2,2),(2,3,(3,1)])

但是，我遇到了TypeError：需要一个类似字节的对象，而不是'map'

所以我有两个本地问题： 1）对输出Y的期望是否正确？ 2）如何修复TypeError？

首先，您对Y的期望是正确的，但是，如果您拥有大量不同数据类型的数组，则可能要考虑使用Pandas数据框，因为它以比直接得多的方式处理不同类型的列一个Numpy结构化数组。

第二，您的代码非常接近。 map生成一个map对象，而不是列表，并且正如TypeError所说，Numpy canot处理一个“ map”对象。简单的解决方案是用map()将list()包裹起来，创建一个元组列表：

Y = np.array(list(map(tuple,X)),dtype=[('col0',int),('col1',('col2',float),('col3',int)])

哪种产量：

array([(1,2,0.5,2),(2,3,0.7,(3,0.65,1)],'<i8'),'<f8'),'<i8')])

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