我正在研究以下数据结构,我试图从中创建一个包含所有数据的 ndarray:
instrument filter response
-----------------------------------------------------
spire 250um array of response
... ... ...
where the array of response is:
linenumber wavelangth throughput
-----------------------------------------------------
0 1.894740e+06 0.000e+00
1 2.000000e+06 1.000e-02
2 2.026320e+06 3.799e-02
... .... ....
所以,我希望我可以通过使用以下代码将数据转换为一个 ndarray:
import numpy as np
data = [('spire', '250um', [(0, 1.89e6, 0.0), (1,2e6, 1e-2), (2,2.02e6,3.8e-2), ...]),
('spire', '350', [ (...), (...), ...]),
...,
]
table = np.array(data, dtype=[('instrument', '|S32'),
('filter', '|S64'),
('response', [('linenumber', 'i'),
('wavelength', 'f'),
('throughput', 'f')])
])
此代码引发异常,因为存在list(tuple, list(tuple))
模式。更改为data
后:
data = [('spire', '250um', np.array([(0, 1.89e6, 0.0), (1,2e6, 1e-2), (2,2.02e6,3.8e-2), ...],
dtype=[('linenumber','i'), ('wavelength','f'), ('throughput','f')])),
('spire', '350', np.array([ (...), (...), ...],dtype=[...])),
...,
]]
然后代码可以运行,但是结果是错误的,因为对于response
字段,只取response数组的第一个条目:
>>print table[0]
('spire', '250um', (0,1.89e6,0.0))
而不是整个数组。
我的问题是,如何正确设置dtype
关键字以使其正常工作?在这两种情况下: 1. 嵌套的元组列表,其中包含元组列表;2. 一个嵌套的元组列表,其中包含一个不均匀的 ndarray。
先感谢您!