Я не могу преобразовать 2d numpy ndarray объекта dtypes в dtypes float

Question

Привет, я работаю над этим проектом, у меня есть функция, которая выводит данные в виде массива, но я не могу преобразовать их в float. Я пробовал использовать dtypes и astypes, оба ddn не работает.

Вот код:

 def prep_arr(n,index):
    output = []

    if index:
        path_index = index
    else:
        path_index = 0

    while len(output) !=n:
        stock = self.load_stock(self.paths[path_index])
        for i in range(len(stock)//30-1):
            if len(output)==n:
                break

            if stock[30*(i+1)+1][3] > stock[30*(i+1)][3]:
                y = [1,0]
            else:
                y = [0,1]

            output.append([stock[30*i:30*(i+1)],y])
        path_index+=1

    return np.array(output)

test = prep_arr(10,40)
print(training.dtype)

Answer 1

Судя по вашей ссылке, ваши данные имеют вид:

[array([['22.634', '22.634', '21.127', '21.244', '76012'],
       ['21.244', '21.372', '21.203', '21.303', '72856'],  
       ['21.313', '21.313', '21.169', '21.244', '19960'],  
       ['21.253', '21.295', '21.253', '21.295', '37780'],  
       ['21.338', '21.338', '21.253', '21.33', '10960'],   
       ['21.38', '21.38', '21.137', '21.203', '69382'],    
       ['21.203', '21.203', '21.127', '21.195', '14168'],  
       ['21.195', '21.195', '21.169', '21.186', '6260'],
       ['21.211', '21.211', '21.195', '21.203', '7180'],
       ['21.211', '21.262', '21.211', '21.253', '16723'],
       ['21.279', '21.372', '21.22', '21.279', '26393'],
       ['21.295', '21.372', '21.262', '21.372', '5603'],
       ['21.414', '21.414', '21.354', '21.414', '16722'],
       ['21.414', '21.531', '21.33', '21.531', '15262'],
       ['21.523', '21.523', '21.295', '21.338', '14198'],
       ['21.322', '21.389', '21.288', '21.389', '7128'],
       ['21.389', '21.43', '21.389', '21.422', '1067'],
       ['21.363', '21.438', '21.363', '21.422', '2965'],
       ['21.438', '21.507', '21.354', '21.38', '12356'],
       ['21.405', '21.422', '21.38', '21.38', '6402'],
       ['21.464', '21.507', '21.464', '21.507', '2830'],
       ['21.464', '21.507', '21.43', '21.43', '6772'],
       ['21.539', '21.539', '21.354', '21.422', '11167'],
       ['21.405', '21.464', '21.405', '21.464', '8062'],
       ['21.389', '21.456', '21.363', '21.438', '4988'],
       ['21.464', '21.464', '21.389', '21.464', '7366'],
       ['21.464', '21.464', '21.303', '21.372', '4979'],
       ['21.447', '21.447', '21.447', '21.447', '1417'],
       ['21.447', '21.464', '21.354', '21.456', '15294'],
       ['21.464', '21.548', '21.38', '21.464', '23433']], dtype='<U10')
  list([0, 1])]

, что, как я полагаю, не то, что вам нужно. Могу ли я сначала предложить вам преобразовать каждый массив, содержащий int и float, в массив float как таковой:

a = np.array([['22.634', '22.634', '21.127', '21.244', '76012'],
           ...]).astype(np.float)

Во-вторых, добавленный список в конце имеет форму, отличную от массив, чтобы они не складывались. Вам следует подумать о том, что означает этот список и почему он вам нужен. Но чтобы добавить его в массив, вы можете сделать что-то вроде:

b = [0, 1]
# make new array that will stack
c = np.empty(a.shape[1])
# fill it with NaN values
c.fill(np.nan)
# add in the data from list b
c[:len(b)] = b
c
>>> array([ 0.,  1., nan, nan, nan])

Затем вы можете складывать a и c, чтобы получить правильный массив:

np.row_stack([a, c])
>>> array([[2.2634e+01, 2.2634e+01, 2.1127e+01, 2.1244e+01, 7.6012e+04],
   [2.1244e+01, 2.1372e+01, 2.1203e+01, 2.1303e+01, 7.2856e+04],
   [2.1313e+01, 2.1313e+01, 2.1169e+01, 2.1244e+01, 1.9960e+04],
   [2.1253e+01, 2.1295e+01, 2.1253e+01, 2.1295e+01, 3.7780e+04],
   [2.1338e+01, 2.1338e+01, 2.1253e+01, 2.1330e+01, 1.0960e+04],
   [2.1380e+01, 2.1380e+01, 2.1137e+01, 2.1203e+01, 6.9382e+04],
   [2.1203e+01, 2.1203e+01, 2.1127e+01, 2.1195e+01, 1.4168e+04],
   [2.1195e+01, 2.1195e+01, 2.1169e+01, 2.1186e+01, 6.2600e+03],
   [2.1211e+01, 2.1211e+01, 2.1195e+01, 2.1203e+01, 7.1800e+03],
   [2.1211e+01, 2.1262e+01, 2.1211e+01, 2.1253e+01, 1.6723e+04],
   [2.1279e+01, 2.1372e+01, 2.1220e+01, 2.1279e+01, 2.6393e+04],
   [2.1295e+01, 2.1372e+01, 2.1262e+01, 2.1372e+01, 5.6030e+03],
   [2.1414e+01, 2.1414e+01, 2.1354e+01, 2.1414e+01, 1.6722e+04],
   [2.1414e+01, 2.1531e+01, 2.1330e+01, 2.1531e+01, 1.5262e+04],
   [2.1523e+01, 2.1523e+01, 2.1295e+01, 2.1338e+01, 1.4198e+04],
   [2.1322e+01, 2.1389e+01, 2.1288e+01, 2.1389e+01, 7.1280e+03],
   [2.1389e+01, 2.1430e+01, 2.1389e+01, 2.1422e+01, 1.0670e+03],
   [2.1363e+01, 2.1438e+01, 2.1363e+01, 2.1422e+01, 2.9650e+03],
   [2.1438e+01, 2.1507e+01, 2.1354e+01, 2.1380e+01, 1.2356e+04],
   [2.1405e+01, 2.1422e+01, 2.1380e+01, 2.1380e+01, 6.4020e+03],
   [2.1464e+01, 2.1507e+01, 2.1464e+01, 2.1507e+01, 2.8300e+03],
   [2.1464e+01, 2.1507e+01, 2.1430e+01, 2.1430e+01, 6.7720e+03],
   [2.1539e+01, 2.1539e+01, 2.1354e+01, 2.1422e+01, 1.1167e+04],
   [2.1405e+01, 2.1464e+01, 2.1405e+01, 2.1464e+01, 8.0620e+03],
   [2.1389e+01, 2.1456e+01, 2.1363e+01, 2.1438e+01, 4.9880e+03],
   [2.1464e+01, 2.1464e+01, 2.1389e+01, 2.1464e+01, 7.3660e+03],
   [2.1464e+01, 2.1464e+01, 2.1303e+01, 2.1372e+01, 4.9790e+03],
   [2.1447e+01, 2.1447e+01, 2.1447e+01, 2.1447e+01, 1.4170e+03],
   [2.1447e+01, 2.1464e+01, 2.1354e+01, 2.1456e+01, 1.5294e+04],
   [2.1464e+01, 2.1548e+01, 2.1380e+01, 2.1464e+01, 2.3433e+04],
   [0.0000e+00, 1.0000e+00,        nan,        nan,        nan]])

Answer 2

# here is a string
output = "23764.234234"
print(type(output))

# make the string a float
float_output = float(output)
print(type(float_output))

обратите внимание на шапку экрана ниже для примера:)

Это было добавлено после первого комментария ниже :)
Чтобы получить четкий ответ, нужно задать четкий вопрос:)

# Let's create an array
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# Let's show our datatype
a.dtype

# Let's convert that datatype to a float
b = a.astype(float)

# and confirm that the conversion took place
b.dtype