用分隔符将字符串/字符数组连接成单个字符串[不使用理解，映射等。 - python

假设我有一个像这样的数组：

>>> x = np.array([['Happy','New','Year'],['Stack','Over','flow']])
>>> x
array([['Happy', 'New', 'Year'],
       ['Stack', 'Over', 'flow']], dtype='<U5')

我想加入每一行中的每个元素，所以像这样：

[['HappyNewYear'],
['StackOverflow']]

我可以这样：

>>> np.sum(x.astype(object), axis = 1)
array(['HappyNewYear', 'StackOverflow'], dtype=object)

但是如何使用分隔符实现串联？

[['Happy New Year'],
['Stack Over flow']]

但是，如果没有loops (comprehensions), map, or apply_along_axis，似乎找不到办法。 numpy中是否有一个in-built函数可以做到这一点？

在join中找到了np.char.array方法，但它似乎没有按我的预期工作。

>>> x = np.char.array(x)
>>> x.join('')
array([['', '', ''],
       ['', '', '']], dtype='<U1')
>>> x.join(x)
array([['HHappyaHappypHappypHappyy', 'NNeweNeww', 'YYeareYearaYearr'],
       ['SStacktStackaStackcStackk', 'OOvervOvereOverr', 'fflowlflowofloww']], dtype='<U25')

要么，

>>> np.char.join(' ',x)
array([['H a p p y', 'N e w', 'Y e a r'],
       ['S t a c k', 'O v e r', 'f l o w']], dtype='<U9')

np.sum(x, axis=1)不起作用，鉴于这种方法，这令我感到惊讶：

>>> x[:,0] + x[:,1] + x[:,2]
chararray(['HappyNewYear', 'StackOverflow'], dtype='<U15')

我在这里没有找到任何可以完全回答我问题的问题。有人可以帮我吗？

编辑：如果可以在pandas中做到这一点，我真的会在这里加快速度。

编辑2：
This question不能回答我的问题，因为它使用理解力或将列表用作数组的行，而我负担不起。

参考方案

您可以使用：

x = x.astype(object)
x[:,:-1] += ' '
x.sum(axis=1).reshape(-1, 1)

输出：

array([['Happy New Year'],
       ['Stack Over flow']], dtype=object)

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