Nesta postagem, veremos o tipo de dados do objeto numpy quando os dados subjacentes forem do tipo string. Em numpy, se o tipo de dados subjacente de um determinado objeto for string, então o dtype do objeto é o comprimento da string mais longa na matriz. Isso ocorre porque não podemos criar uma string de comprimento variável em numpy, pois numpy precisa saber quanto espaço deve ser alocado para a string.

Problema nº 1: dada uma matriz numpy cujos dados subjacentes são do tipo string. Encontre o tipo d.

Solução: Usaremos o numpy.dtypeatributo para verificar o dtype do objeto fornecido.

import numpy as np 
arr = np.array(['Ela', 'Ed', 'Brook', 'Sia', 'Katherine']) 
print(arr) 

Resultado :

Agora vamos verificar o tipo de dado do objeto array, cujos dados subjacentes são do tipo string.

print(arr.dtype) 

Saída:

como podemos ver na saída, o dtype do objeto de matriz fornecido é '<U9'onde 9 é o comprimento da string mais longa no objeto de matriz fornecido.

Vamos verificar isso verificando o comprimento da string mais longa no objeto fornecido.

length_checker = np.vectorize(len) 
arr_len = length_checker(arr) 
print(arr_len) 
print(arr_len.max()) 

Saída:


 
Problema nº 2: dada uma matriz numpy cujos dados subjacentes são do tipo string. Encontre o tipo d.

Solução: Usaremos o numpy.dtypeatributo para verificar o dtype do objeto fornecido.

import numpy as np 
arr = np.array(['New York', 'Lisbon', 'Beijing', 'Quebec']) 
print(arr) 

Resultado :

Agora vamos verificar o tipo de dado do objeto array, cujos dados subjacentes são do tipo string.

print(arr.dtype) 

Saída:

Como podemos ver na saída, o dtype do objeto de matriz fornecido é '<U8'onde 8 é o comprimento da string mais longa no objeto de matriz fornecido.

Vamos verificar isso verificando o comprimento da string mais longa no objeto fornecido.

length_checker = np.vectorize(len) 
arr_len = length_checker(arr) 
print(arr_len) 
print(arr_len.max()) 

Resultado :