博客

查找Numpy数组中每个字符串元素的长度是一项常见的操作，下面是该操作的详细攻略：

1. 创建包含字符串元素的Numpy数组

首先我们需要创建一个包含字符串元素的Numpy数组，例如：

import numpy as np

string_arr = np.array(['hello', 'world', 'numpy', 'python'])

这里我们使用Numpy的array()方法创建了一个包含四个字符串元素的一维数组。

1. 查找每个字符串元素的长度

接下来，我们可以通过Numpy的vectorize()方法和Python的内置len()函数来查找每个字符串元素的长度，示例如下：

length_arr = np.vectorize(len)(string_arr)

这里我们使用Numpy的vectorize()方法将内置的len()函数向量化，然后对原始Numpy数组中的每个元素都应用一次len()函数，最后将返回的结果保存到一个新的Numpy数组length_arr中。这样，length_arr数组就包含了原始数组中每个字符串元素的长度。

1. 查找每个字符串元素的字节数

除了字符串元素的长度之外，有时候我们也需要查找每个字符串元素的字节数。可以使用Python的encode()方法和内置len()函数来实现。示例如下：

byte_arr = np.vectorize(lambda x: len(x.encode('utf-8')))(string_arr)

这里我们使用Python的encode()方法将每个字符串元素转换为字节数组，并指定使用utf-8字符集进行编码，然后应用内置的len()函数来计算每个字节数组的长度，最后将返回的结果保存到一个新的Numpy数组byte_arr中。

1. 示例说明

下面是两个示例，分别演示了如何查找一个大型的Numpy数组中每个字符串元素的长度和字节数。

示例1：查找长度

import numpy as np
import time

# 创建一个包含1000000个随机字符串的Numpy数组
string_arr = np.random.choice(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], size=1000000)

# 方法1：使用Python的map和len函数
start_time = time.time()
length_arr = np.array(list(map(len, string_arr)))
end_time = time.time()
print('方法1耗时：', end_time - start_time, 's')

# 方法2：使用Numpy的vectorize和len函数
start_time = time.time()
length_arr = np.vectorize(len)(string_arr)
end_time = time.time()
print('方法2耗时：', end_time - start_time, 's')

示例2：查找字节数

import numpy as np
import time

# 创建一个包含1000000个随机字符串的Numpy数组
string_arr = np.random.choice(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], size=1000000)

# 方法1：使用Python的map、encode和len函数
start_time = time.time()
byte_arr = np.array(list(map(lambda x: len(x.encode('utf-8')), string_arr)))
end_time = time.time()
print('方法1耗时：', end_time - start_time, 's')

# 方法2：使用Numpy的vectorize、lambda表达式和len函数
start_time = time.time()
byte_arr = np.vectorize(lambda x: len(x.encode('utf-8')))(string_arr)
end_time = time.time()
print('方法2耗时：', end_time - start_time, 's')

以上就是查找Numpy数组中每个字符串元素的长度的完整攻略，希望对你有所帮助。