numpy将数组从浮点数转换为字符串
我有一个标准化的浮点数数组（即数组中最大的数字是1），我想将其用作图形的颜色索引。在使用matplotlib使用灰度时，这需要使用0到1之间的字符串，因此我想将float数组转换为字符串数组。我试图通过使用“
astype（’str’）”来执行此操作，但这似乎会创建一些与原始值不相同（甚至接近）的值。
我注意到这一点是因为matplotlib抱怨在数组中找到数字8，这很奇怪，因为它被标准化为1！
简而言之，我有一个float64的数组phis：
numpy.where(phis.astype('str').astype('float64') != phis)
不为空。这令人费解，因为（希望是天真的）它似乎是numpy中的错误，我是否可能做错了什么导致此错误？
编辑：经过调查，这似乎是由于字符串函数处理高精度浮点的方式所致。使用向量化的toString函数（从robbles回答），情况也是如此，但是，如果lambda函数为：
lambda x: "%.2f" % x
然后图表开始工作-越来越好奇。（显然，数组不再相等！）
问题答案：
您对numpy数组在后台如何工作感到有些困惑。数组中的每个项目都必须具有 相同的大小 。
浮点数的字符串表示无法通过这种方式工作。例如，repr(1.3)yields '1.3'，但是repr(1.33)yields
'1.3300000000000001'。
浮点数的准确字符串表示形式会生成 可变长度的 字符串。
由于numpy数组由大小均相同的元素组成，因此numpy要求您在使用字符串数组时指定数组中字符串的长度。
如果使用x.astype('str')，它将始终将内容转换为长度为1的字符串数组。
例如，使用x = np.array(1.344566)，会x.astype('str')产生'1'！
您需要更明确地使用'|Sx'dtype语法，其中dx是数组中每个元素的字符串长度。
例如，用于x.astype('|S10')将数组转换为长度为10的字符串。
更好的是，避免完全使用字符串的numpy数组。通常这是一个坏主意，从您对问题的描述中我看不出要首先使用它们的理由…
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