将单个元素的列表或 numpy 数组转换为 python 中的浮点数

Question

我有一个函数可以接受列表或 numpy 数组。

在任何一种情况下，list/array 都有一个元素（总是）。我只需要 return 一个浮点数。

所以，例如，我可以收到：

list_ = [4]

或 numpy 数组：

array_ = array([4])

我应该return

4.0

所以，很自然地（我会说），我在 list_ 上使用 float(...) 并得到：

TypeError: float() argument must be a string or a number

我对 array_ 做同样的事情，这次它通过响应“4.0”来工作。由此，我了解到 Python 的列表不能以这种方式转换为浮点数。

基于 numpy 数组转换为 float 的成功，这让我想到了方法：

float(np.asarray(list_))

这适用于 list_ 既是 Python 列表又是 numpy 数组的情况。

问题

但这种方法似乎有开销，首先将列表转换为 numpy 数组，然后再转换为 float。基本上：有更好的方法吗？

Answer 1

只需访问list/array的第一项，使用索引访问和索引0:

>>> list_ = [4]
>>> list_[0]
4
>>> array_ = np.array([4])
>>> array_[0]
4

这将是一个 int，因为那是您最初插入的内容。如果出于某种原因你需要它是一个浮点数，你可以调用 float() 然后：

>>> float(list_[0])
4.0

Answer 2

我会简单地使用，

np.asarray(input, dtype=np.float)[0]

如果 input 是正确数据类型的 ndarray，则没有开销，因为 np.asarray 在这种情况下什么都不做。
如果 input 是 list，np.asarray 确保输出的类型正确。

Answer 3

您可能想要使用 ndarray.item method, as in a.item(). This is also equivalent to (the now deprecated) np.asscalar(a)。这有利于在有视图和多余轴的情况下工作，而上述解决方案目前会失效。例如，

>>> a = np.asarray(1).view()
>>> a.item()  # correct
1

>>> a[0]  # breaks
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array


>>> a = np.asarray([[2]])
>>> a.item()  # correct
2

>>> a[0]  # bad result
array([2])

如果数组实际上不是标量，这也有抛出异常的好处，而 a[0] 方法将静默进行（这可能会导致错误潜入未被发现）。

>>> a = np.asarray([1, 2])
>>> a[0]  # silently proceeds
1
>>> a.item()  # detects incorrect size
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

Answer 4

使用numpy.asscalar将numpy数组/矩阵转换为标量值：

>>> a=numpy.array([[[[42]]]])
>>> numpy.asscalar(a)
42

The output data type is the same type returned by the input’s item method.

如果不止一个元素，它已经内置了error-checking：

>>> a=numpy.array([1, 2])
>>> numpy.asscalar(a)

给出：

ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

注意：传递给 asscalar 的对象必须响应 item，因此传递列表或元组将不起作用。

Answer 5

np.asscalar(a) 自 NumPy v1.16 起已弃用，请改用 a.item()。

例如：

a = np.array([[0.6813]])
print(a.item())

给出：

0.6813

将单个元素的列表或 numpy 数组转换为 python 中的浮点数

Convert list or numpy array of single element to float in python

python

arrays

floating-point

numpy

list