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如何在nparray中添加字符串

numpy-ndarray scikit-learn numpy python-3.x python

najmath · 技术社区 · 6 年前

这是我的代码:

age=request.user.allusers.age
sex=request.user.allusers.sex
index_array = np.array(states)
index_array = [val-1 for val in index_array]
mask_array = np.zeros(193,dtype=float)
mask_array[index_array] = 1
mask_array=np.append(sex,mask_array)
mask_array=np.append(age,mask_array)
prob_array = clf.predict_proba([mask_array])

在代码中 sex 是字符串。因此,在编译值时会出现错误。如何附加 性别 在numpy数组中。

错误如下:

ValueError: could not convert string to float: 'Female'

1 回复 | 直到 6 年前

Jai 6 年前

只需在列表中插入值

将列表作为numpy数组的参数

import numpy as np

age=23
sex="Female"

info_list = [age, sex]
print("This is list", info_list)

numpy_info_list = np.array(info_list)
print("This is numpy array", numpy_info_list)

输出:

This is list [23, 'Female']
This is numpy array ['23' 'Female']

通常,这不利于预测以原始形式给出数据
相反,您可以将女性转换为===>0和男to====>1.
我们应该始终尝试将值转换为数字
性别是一种可以取数值的分类数据
解决方案之一是使用scikitlearn标签编码器对功能进行编码,如果您对特定功能有太多的值
我知道使用标签编码器对功能进行编码很愚蠢,但这是一个解决方案

这里有一个例子。。。这只是一个与性有关的例子

le = preprocessing.LabelEncoder()
>>> le.fit(["male", "female"])
LabelEncoder()
>>> list(le.classes_)
['male', 'female']
>>> le.transform(["male", "male", "female"]) 
array([1, 1, 2]...)

其他解决方案可以是使用字典:

age=23
sex="female"
sex_map = {"male": 1, "female": 2}

info_list = [age, sex_map[sex]]
print("This is list", info_list)

输出:
```
This is list [23, 2]
```

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