我有一个空字符串列表：
test = ['foo', '', 'bar', '', 'baz']
以下代码将去除空字符串并返回所需的输出：
list(filter(None, test))
Out:['foo', 'bar', 'baz']
当我将列表变成一个numpy数组时，通过映射应用相同的功能不起作用：
test = np.array(['foo', '', 'bar', '', 'baz'], dtype='<U15')
def g(x):
return list(filter(None, x))
def array_map(x):
return np.array(list(map(g, x)))
array_map(test)
Out: array([list(['f', 'o', 'o']), list([]), list(['b', 'a', 'r']), list([]),
list(['b', 'a', 'z'])], dtype=object)
为什么会发生这种情况？从numpy数组中删除空字符串的正确，简单方法是什么？
当我将列表变成一个numpy数组时，通过映射应用相同的功能不起作用
对; 该函数已经将您的源序列变成了您要从中组成数组的列表，因此没有理由进行任何映射。
为什么会这样
映射g到与的每个元素分别调用的test均值。的元素是字符串；当与被评估与所述串中的一个，在迭代的字符的字符串。所有这些字符都通过过滤器，因此制作了一个包含它们的字符。因此，的ped版本包含一堆字符列表，然后将其传递给。g xtestlist(filter(None, x))xtestfilterlistmaptestnp.array
什么是从numpy数组中删除空字符串的正确，简单方法？
好吧，如果你想做到这一点的filter，它看起来像numpy的阵列传递到一个单一的调用filter从结果，然后再构建一个新的阵列。只有，生成的filter对象不会被所自动迭代np.array，因此您必须首先创建一个列表。从而：
>>> np.array(list(filter(None, test)), dtype='<U15')
array(['foo', 'bar', 'baz'], dtype='<U15')
（请注意，dtype如果需要保留，则需要明确指定需求；否则，Numpy将推断出足以满足数据需求的最小类型。）
但是，最好将Numpy工具用于此任务。从数组中删除数据的惯用方式是创建一个与所需元素匹配的掩码，并为此进行索引：
>>> test[test != '']
array(['foo', 'bar', 'baz'], dtype='<U15')
（如果您想删除所有虚假的东西（即不能满足if条件的东西），则可以使用有点笨拙的命名nonzero方法：test[test.nonzero()]。）
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