你想要astype

NA = NA.astype(float)

字符串

你有一个字符串列表
你创建了一个字符串数组
你需要一个浮点数数组来进行后期处理;所以当你创建你的数组时，指定数据类型，它会在创建时将字符串转换为浮点数

import numpy as np

#list of strings
A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
print A

#numpy of strings
arr = np.array(A)
print arr

#numpy of float32's
arr = np.array(A, dtype=np.float32)
print arr

#post process
print np.mean(arr), np.max(arr), np.min(arr)

>>>
['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
['33.33' '33.33' '33.33' '33.37']
[ 33.33000183  33.33000183  33.33000183  33.36999893]
33.34 33.37 33.33

字符串
https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html

import numpy as np
A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
# convert to float
arr = np.array(map(float, A)) 
# calc values
print np.mean(arr), np.max(arr), np.min(arr)

字符串
输出：33.34 33.37 33.33

第一个月
或
A = np.array(['33.33', '33.33', '33.33', '33.37'], dtype=float)个

要将字符串转换为浮点数，最简单的方法是列表解析：

A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
floats = [float(e) for e in A]

字符串
现在你可以转换成一个数组：

array_A = np.array(floats)

型
剩下的你可能已经知道了：

mean, min, max = np.mean(array_A), np.min(array_A), np.max(array_A)

型

这就是：

import numpy as np

A = ["33.33", "33.33", "33.33", "33.37"]
for i in range(0,len(A)):
    n = A[i]
    n=float(n)
    A[i] = n

NA = np.asarray(A)

AVG = np.mean(NA, axis=0)
maxx = max(A)
minn = min(A)

print (AVG)
print (maxx)
print (minn)

字符串
希望这能有所帮助！基本上，你没有min和max的函数，列表中的字符串必须是整数

您可以使用loadtxt，它甚至可以处理包含数字的多行文本列表：

import numpy
A = ['33.33', '33.33', '33.33', '33.37']
NA = numpy.loadtxt(A)
B = ['33.33 33.33\n', '33.33 33.37\n']
NB = numpy.loadtxt(B)

字符串