Python NumPy数组中如何反转字符串

发布于06月17日

我想颠倒NumPy数组中每个字符串元素中的字符顺序.例如，给定以下输入:

array(['2', '3', '5', '7', '11', '13', '17', '19', '23', '29', '31', '37',
       '41', '43', '47', '53', '59', '61', '67', '71', '73', '79', '83',
       '89', '97'], dtype='<U2')

我希望获得以下输出(101):

array(['2', '3', '5', '7', '11', '31', '71', '91', '32', '92', '13', '73',
       '14', '34', '74', '35', '95', '16', '76', '17', '37', '97', '38',
       '98', '79'], dtype='<U2')

我知道我可以使用arr[::-1]来颠倒NumPy数组中元素的顺序，但这不是这个问题的主题，而且np.array([e[::-1] for e in arr])的效率很低，而且不符合NumPy的观点.

该数组是使用基本转换函数np.vectorize(to_base_str)的矢量化版本创建的.

如何使用矢量化来反转NumPy数组的每个字符串元素中的字符顺序？我在网上搜索过，但没有找到解决方案.请注意，arr[..., ::-1]不适用于NumPy数组中的字符串元素.

(代码是我的，但我确实使用了"AI建议的编辑"功能)

In [16]: timeit np.array([s[::-1] for s in arr]) 36.1 µs ± 151 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each) In [17]: timeit np.array([s[::-1] for s in arr.tolist()]) 21.1 µs ± 76.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each) In [18]: timeit [s[::-1] for s in arr.tolist()] 8.29 µs ± 23.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each) In [20]: timeit np.vectorize(lambda s: s[::-1])(arr) 65.9 µs ± 165 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each) In [21]: timeit np.frompyfunc(lambda s: s[::-1],1,1)(arr) 20.3 µs ± 76.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)

Python NumPy数组中如何反转字符串

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