我有一个巨大的numpy数组,其中元素是字符串.我喜欢用字符串的第一个字母替换字符串.例如,如果
C[0] = ‘A90CD’
我想用它替换它
C[0] = 'A'
简而言之,我正在考虑在循环中应用正则表达式,其中我有一个正则表达式的字典,如
‘^A.+$’ => ‘A’
‘^B.+$’ => ‘B’
etc
如何在numpy数组上应用此正则表达式?或者有没有更好的方法来实现相同的目标?
最佳答案 这里不需要正则表达式.只需使用astype将数组转换为1字节字符串 –
v = np.array(['abc', 'def', 'ghi'])
>>> v.astype('<U1')
array(['a', 'd', 'g'],
dtype='<U1')
或者,您可以更改其视图和步幅.这是针对等大小字符串的略微优化版本. –
>>> v.view('<U1')[::len(v[0])]
array(['a', 'd', 'g'],
dtype='<U1')
这是.view方法的更通用版本,但这适用于具有不同长度的字符串数组.感谢Paul Panzer为suggestion –
>>> v.view('<U1').reshape(v.shape + (-1,))[:, 0]
array(['a', 'd', 'g'],
dtype='<U1')
性能
y = np.array([x * 20 for x in v]).repeat(100000)
y.shape
(300000,)
len(y[0]) # they're all the same length - `abcabcabc...`
60
现在,时间 –
# `astype` conversion
%timeit y.astype('<U1')
100 loops, best of 3: 5.03 ms per loop
# `view` for equal sized string arrays
%timeit y.view('<U1')[::len(y[0])]
100000 loops, best of 3: 2.43 µs per loop
# Paul Panzer's version for differing length strings
%timeit y.view('<U1').reshape(y.shape + (-1,))[:, 0]
100000 loops, best of 3: 3.1 µs per loop
视图方法的速度更快.
但是,请谨慎使用,因为内存是共享的.
如果您对找到第一个字母(无论它在哪里)的更通用的解决方案感兴趣,我会说最快/最简单的方法是使用re模块,编译模式并在列表理解中搜索.
>>> p = re.compile('[a-zA-Z]')
>>> [p.search(x).group() for x in v]
['a', 'd', 'g']
并且,它在上述相同设置中的性能 –
%timeit [p.search(x).group() for x in y]
1 loop, best of 3: 320 ms per loop