Элементная конкатенация строк в numpy

это ошибка?

import numpy as np
a1=np.array(['a','b'])
a2=np.array(['E','F'])

In [20]: add(a1,a2)
Out[20]: NotImplemented

Я пытаюсь выполнить конкатенацию строк по элементам. Я думал, что Add () - это способ сделать это в numpy, но, очевидно, он работает не так, как ожидалось.

18
arrays elementwise-operations numpy python string

5 ответов

Это можно сделать с помощью и NumPy.ядро.дефчараррей.добавить. Вот пример:

>>> import numpy as np
>>> a1 = np.array(['a', 'b'])
>>> a2 = np.array(['E', 'F'])
>>> np.core.defchararray.add(a1, a2)
array(['aE', 'bF'], 
      dtype='<U2')

есть и другие полезные строковые операции доступно для типов данных NumPy.

35

можно использовать chararray подкласс для выполнения операций массива со строками:

a1 = np.char.array(['a', 'b'])
a2 = np.char.array(['E', 'F'])

a1 + a2
#chararray(['aE', 'bF'], dtype='|S2')

еще один интересный пример:

b = np.array([2, 4])
a1*b
#chararray(['aa', 'bbbb'], dtype='|S4')
7

Это может (и должно) быть сделано на чистом Python, как numpy также использует функции манипуляции строками Python внутренне:

>>> a1 = ['a','b']
>>> a2 = ['E','F']
>>> map(''.join, zip(a1, a2))
['aE', 'bF']
4

другое решение-преобразовать строковые массивы в массивы python объектов так, чтобы str.добавить называется:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype=np.object)   
>>> print a+a
array(['aa', 'bb', 'cc', 'dd'], dtype=object)

Это не так медленно (менее чем в два раза медленнее, чем добавление целых массивов).

1

еще одно основное, элегантное и быстрое решение:

In [11]: np.array([x1 + x2 for x1,x2 in zip(a1,a2)])
Out[11]: array(['aE', 'bF'], dtype='<U2')

Это очень быстро для небольших массивов. 

In [12]: %timeit np.array([x1 + x2 for x1,x2 in zip(a1,a2)])
3.67 µs ± 136 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [13]: %timeit np.core.defchararray.add(a1, a2)
6.27 µs ± 28.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [14]: %timeit np.char.array(a1) + np.char.array(a2)
22.1 µs ± 319 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

для больших массивов разница во времени невелика.

In [15]: b1 = np.full(10000,'a')    
In [16]: b2 = np.full(10000,'b')    

In [189]: %timeit np.array([x1 + x2 for x1,x2 in zip(b1,b2)])
6.74 ms ± 66.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [188]: %timeit np.core.defchararray.add(b1, b2)
7.03 ms ± 419 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [187]: %timeit np.char.array(b1) + np.char.array(b2)
6.97 ms ± 284 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
0