是否可以使用 numpy 将字符串向量转换为索引向量？
假设我有一个字符串数组，如 ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'DEF', 'ABC'] 等。我希望将其更改为数组像 [0,1,2,1,0] 这样的整数。可以使用 numpy 吗？我知道 Pandas 有一个可以执行此操作的 Series 类，由 this answer 提供. numpy 也有类似的东西吗？
编辑:
np.unique() 返回所有元素的唯一值。我要做的是转换 Iris dataset 中的标签到索引，例如 Iris-setosa 为 0，Iris-versicolor 为 1，Iris-virginica 为 2。有没有办法使用 numpy 来做到这一点？
最佳答案
使用numpy.unique带有参数 return_inverse=True，但处理 NaN 时存在差异 - 检查 factorizing values :
L = ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'DEF', 'ABC']
print (np.unique(L, return_inverse=True)[1])
[0 1 2 1 0]
Pandas factorize也适用于列表或数组:
print (pd.factorize(L)[0])
[0 1 2 1 0]
关于python - NumPy 的 : convert labels into indexes，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50129663/