如何快速检查numpy数组的所有元素是否都是浮动的？

我需要编写一个函数F，它使用dtype = object的numpy数组，并返回数组的所有元素是浮点数，整数还是字符串。例如：如何快速检查numpy数组的所有元素是否都是浮动的？

F(np.array([1., 2.], dtype=object)) --> float 
F(np.array(['1.', '2.'], dtype=object)) --> string 
F(np.array([1, 2], dtype=object)) --> int 
F(np.array([1, 2.], dtype=object)) --> float 
F(np.array(['hello'], dtype=object)) --> string 

F(np.array([1, 'hello'], dtype=object)) --> ERROR

任何想法如何有效地做到这一点？（==具有内置功能numpy的）

非常感谢

来源

2013-10-21 Olexiy

你想F（np.array（[1，2]，dtype = object））抛出一个混合int和float的错误原因吗？ – bcollins

返回浮点数为F（np.array（[1，2]，dtype = object））很好。 – Olexiy

也许最简单的是通过np.array运行的内容，并检查所生成的类型：

a = np.array([1., 2.], dtype=object) 
b = np.array(['1.', '2.'], dtype=object) 
c = np.array([1, 2], dtype=object) 
d = np.array([1, 2.], dtype=object) 
e = np.array(['hello'], dtype=object) 
f = np.array([1, 'hello'], dtype=object) 

>>> np.array(list(a)).dtype 
dtype('float64') 
>>> np.array(list(b)).dtype 
dtype('S2') 
>>> np.array(list(c)).dtype 
dtype('int32') 
>>> np.array(list(d)).dtype 
dtype('float64') 
>>> np.array(list(e)).dtype 
dtype('S5')

它没有引发错误在不兼容的情况下，因为这不是numpy的行为：

>>> np.array(list(f)).dtype 
dtype('S5')

来源

2013-10-21 05:24:10 Jaime

非常感谢！提高错误实际上很简单 - 只要执行np.all（new_array == old_array） – Olexiy

不确定这是最有效的对象管理，但如何abou t：

def F(a): 
    unique_types = set([type(i) for i in list(a)]) 
    if len(unique_types) > 1: 
     raise ValueError('data types not consistent') 
    else: 
     return unique_types.pop()

来源

2013-10-21 05:45:07 bcollins

如何快速检查numpy数组的所有元素是否都是浮动的？

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