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我想使用numpy.lib.recfunctions.append_fields. 假设我做了一个rearray。

> arr = np.recarray(10, [("afield", "<f8"), ('pos', '<f8', (3,))])
> arr.dtype
dtype((numpy.record, [('afield', '<f8'), ('pos', '<f8', (3,))]))

我想添加一个字段，使 arr 看起来像：

> arr.dtype
dtype((numpy.record, [('afield', '<f8'), ('pos', '<f8', (3,)), ('vel', '<f8', (3,))]))

我不确定将什么传递给 dtypes= 参数。我尝试了 dtypes =np.dtype("f8",(3,)) 没有成功。

> from numpy.lib.recfunctions import append_fields
> data = arr["pos"][:]
> new_arr = append_fields(arr, 'vel', data, dtypes =np.dtype("f8",(3,)),usemask=False)
ValueError: could not broadcast input array from shape (10,3) into shape (10)

或者，如果我传递一个元素列表，我会得到另一个错误。

> new_arr = append_fields(arr, 'vel', data, dtypes =[("f8",(3,))],usemask=False)
ValueError: could not broadcast input array from shape (10,3) into shape (10,3,3)

我想要一个 的形状(10,3)，但我只能得到(10,)或(10,3,3)。

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append_fields和大多数其他recarray函数，创建一个新dtype的 和一个empty数组，然后按名称从原始字段复制字段到结果。

我将用结构化数组进行说明

原始数据类型和数组：

In [102]: dt=np.dtype([('afield','f'),('pos','f',(3,))])
In [103]: dt
Out[103]: dtype([('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,))])
In [104]: arr = np.ones((3,),dtype=dt)
In [105]: arr
Out[105]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0]), (1.0, [1.0, 1.0, 1.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,))])

修改后的数据类型：

In [106]: dt1=np.dtype([('afield','f'),('pos','f',(3,)),('vel','f',(2,))])
In [107]: arr1 = np.empty((3,),dtype=dt1)
In [108]: arr1
Out[108]: 
array([(0.0, [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0]),
       (0.0, [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0]),
       (0.0, [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<f4', (2,))])
In [109]: for name in dt.names:
   .....:     arr1[name] = arr[name]

In [110]: arr1
Out[110]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<f4', (2,))])

recarray是一样的，但可以将字段作为属性 ( arr.pos) 访问。

添加一个简单的整数字段：

In [118]: rf.append_fields(arr, 'vel', np.arange(3),usemask=False)
Out[118]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], 0), (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], 1),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], 2)], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<i4')])

使用 (2,) 字段时，我在recursive_fill步骤中遇到了错误。通过正确的输入，我可以使用它来填充我的dt1数组：

In [206]: arr = np.ones((3,),dtype=dt)
In [207]: arr1 = np.zeros((3,),dtype=dt1)
In [208]: rf.recursive_fill_fields(arr,arr1)
Out[208]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<f4', (2,))])

In [210]: x = np.ones((3,),dtype=[('vel','f',(2,))])
In [211]: x['vel'] *= 2
In [212]: rf.recursive_fill_fields(x,arr1)
Out[212]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<f4', (2,))])

现在x试试append_fields：

In [213]: rf.append_fields(arr, 'vel', x, usemask=False)
Out[213]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], ([2.0, 2.0],)),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], ([2.0, 2.0],)),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], ([2.0, 2.0],))], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', [('vel', '<f4', (2,))])])

哎呀-我得到了一个嵌套字段。回到我原来的例子——创建目标并按名称填写。

merge_arrays做得更好 - 扁平化

In [247]: rf.merge_arrays((arr,x),flatten=True)
Out[247]: 
array([(1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0]),
       (1.0, [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0])], 
      dtype=[('afield', '<f4'), ('pos', '<f4', (3,)), ('vel', '<f4', (2,))])

为该新字段创建适当数组的另一种方法

In [248]: dx = [('f0','f',(2,))]
In [250]: y=np.zeros((3,), dtype=dx)
In [251]: y['f0'] = np.arange(6.).reshape(3,2)

创建和填充通常似乎是制作这些复杂结构化数组的最佳方式。

于 2017-01-17T03:13:47.180 回答
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这是朝着正确方向迈出的一步：

data = arr['pos']
data = np.ascontiguousarray(data)  # next line fails otherwise - bug?
data = data.view([('vel', (np.float, 3))])
data = data.reshape(data.shape[:-1])  # view doesn't ever remove a dimension
assert data.shape == (10,)

不幸的是，当你现在这样做时：

new_arr = append_fields(arr, 'vel', data,usemask=False)

你最终得到new_arr['vel']['vel']

于 2017-01-17T02:26:00.400 回答