Numpy 转换分类字符串数组为整数数组

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介绍

在数据处理过程中，经常需要处理分类变量。分类变量表示某个特征只有有限数量的取值，通常用字符串表示。但是，在机器学习模型中，分类变量需要被转换成整数值。这种转换使得模型能够更好地处理数据。

Numpy是一个常用的Python库，提供了一些方法来处理分类变量。本文将介绍如何使用Numpy将分类字符串数组转换为整数数组。

示例

首先，我们创建一个包含分类变量的字符串数组：

import numpy as np

colors = np.array(['red', 'blue', 'green', 'red', 'blue', 'green'])

现在，我们将使用Numpy来将颜色数组转换成整数数组。我们可以使用np.unique来获取颜色数组中所有不同的取值：

unique_colors = np.unique(colors)
print(unique_colors)
# Output: ['blue' 'green' 'red']

np.unique方法返回一个包含所有不同取值的数组。现在，我们可以使用np.searchsorted将颜色数组转换为整数数组。np.searchsorted查找指定值在已排序数组中的插入位置。由于我们已经使用np.unique将所有不同取值提取出来并进行排序，所以我们可以在unique_colors数组中查找每个颜色的索引位置：

ints = np.searchsorted(unique_colors, colors)
print(ints)
# Output: [2 0 1 2 0 1]

最后，我们得到了一个整数数组，每个元素表示对应颜色的索引位置。

另一种方法

除了使用np.unique和np.searchsorted，我们还可以使用np.unique的return_inverse参数来一次性地将字符串数组转换为整数数组：

unique_colors, ints = np.unique(colors, return_inverse=True)
print(unique_colors)
# Output: ['blue' 'green' 'red']
print(ints)
# Output: [2 0 1 2 0 1]

return_inverse=True参数使np.unique方法返回两个数组，第一个是不同取值的数组，第二个是输入数组中每个元素在第一个数组中的索引位置。这是一种更简便的方法，适用于只需要将分类字符串数组转换为整数数组的情况。

总结

本文介绍了如何使用Numpy将分类字符串数组转换为整数数组，这是在机器学习和数据处理中常见操作。我们展示了两种方法，一种使用np.unique和np.searchsorted方法，一种使用np.unique的return_inverse参数。这两种方法都可以完成同样的任务，可以根据具体情况选择使用哪种方法。