Подтвердить что ты не робот

Массив python numpy произвольных строк длины

Я полный новичок в Python, но кажется, что данная строка может быть (эффективно) произвольной длиной. То есть вы можете взять string str и добавить к нему следующее: str += "some stuff...". Есть ли способ сделать массив таких строк?

Когда я пытаюсь это сделать, каждый элемент хранит только один символ

strArr = numpy.empty(10, dtype='string')
for i in range(0,10)
    strArr[i] = "test"

С другой стороны, я знаю, что могу инициализировать массив определенных строк длины, т.е.

strArr = numpy.empty(10, dtype='s256')

который может хранить 10 строк длиной до 256 символов

Ответ 1

Вы можете сделать это, создав массив dtype=object. Если вы попытаетесь назначить длинную строку нормальному массиву numpy, она обрезает строку:

>>> a = numpy.array(['apples', 'foobar', 'cowboy'])
>>> a[2] = 'bananas'
>>> a
array(['apples', 'foobar', 'banana'], 
      dtype='|S6')

Но когда вы используете dtype=object, вы получаете массив ссылок на объекты python. Таким образом, вы можете иметь все поведения строк python:

>>> a = numpy.array(['apples', 'foobar', 'cowboy'], dtype=object)
>>> a
array([apples, foobar, cowboy], dtype=object)
>>> a[2] = 'bananas'
>>> a
array([apples, foobar, bananas], dtype=object)

Действительно, поскольку он представляет собой массив объектов, вы можете назначить любой тип объекта python для массива:

>>> a[2] = {1:2, 3:4}
>>> a
array([apples, foobar, {1: 2, 3: 4}], dtype=object)

Однако это снижает многие преимущества использования numpy, что так быстро, потому что оно работает на больших смежных блоках необработанной памяти. Работа с объектами python добавляет много накладных расходов. Простой пример:

>>> a = numpy.array(['abba' for _ in range(10000)])
>>> b = numpy.array(['abba' for _ in range(10000)], dtype=object)
>>> %timeit a.copy()
100000 loops, best of 3: 2.51 us per loop
>>> %timeit b.copy()
10000 loops, best of 3: 48.4 us per loop

Ответ 2

Вы можете использовать тип данных объекта:

>>> import numpy
>>> s = numpy.array(['a', 'b', 'dude'], dtype='object')
>>> s[0] += 'bcdef'
>>> s
array([abcdef, b, dude], dtype=object)