将'+'/'-'字符数组转换为+/-1 int值数组的numpy函数

Question

我有一个这样的数组：

sign_char_array = np.array(['+', '-', '+', '+'])
# dtype='<U1'

我想将其转换为 +1 和 -1 值的数组（以便轻松地将此符号数组与相应的整数或浮点值数组相乘）。我希望最终输出为：

converted_sign_array = np.array([1, -1, 1, 1])

我知道我可以编写以下代码行来手动执行此操作：

2 * (sign_char_array == '+').astype('int') - 1
# array([ 1, -1,  1,  1])

但是，我很好奇：是否有内置的 numpy 或 astropy 函数可以进行这种转换？

对于上下文：我是一名天文学家，我经常使用已发表的科学表格，这些表格提供 sexagesimal coordinates. Sometimes the sign of the latitude/declination 坐标作为其自己的字符串数据列提供，而不是作为符号包含在下一栏。

Answer 1

np.where 是第一个想到的，尽管我确信有很多方法可以完成同样的事情。

converted_sign_array = np.where(sign_char_array == '+', 1, -1)

Answer 2

您有多种选择：

• 最好的可能是 np.where, covered in the 。

• 对于两个选项，可以使用直接索引：

   np.array([+1, -1])[(sign_char_array == '+').view(np.int8)]
  

• np.select 是一种概括，允许您向输入添加更多选项：

   result = np.select([sign_char_array == '+',  sign_char_array == '-'], [1, -1])
  

  您可以使用广播简化第一个参数的计算。这也允许您扩展选项：

   result = np.select(sign_char_array == [['+'],  ['-'], ['t']], [1, -1, 2])
  

• np.choose 是一个基于索引的函数，类似于 np.select:

   _, i = np.unique(sign_char_array, return_inverse=True)
   result = np.choose(i, [1, -1])
  

  您可以使用映射将此概括为许多选项，并且 np.unique 的输出已排序：

   map_in = np.array(['+', '-', 't'])
   map_out = np.array([1, -1, 2])
  
   _, i = np.unique(sign_char_array, return_inverse=True)
   result = np.choose(i, map_out[map_in.argsort()])
  

  您可以将 i 替换为 np.unique(sign_char_array, return_inverse=True)[1]，从而将其变成单行代码。这种方法看起来比使用np.select更复杂，但实际上效率更高。