python - numpy 结构化数组：帮助理解输出

Question

我正在尝试学习如何使用 numpy 的结构化数组。具体来说，我试图一次向多个字段添加信息。我试过：

import numpy as np

numrec = np.zeros(8, dtype=[('col0', 'int16'), ('col1', 'int16'),
                            ('col2', 'int16'), ('col3', 'int16')])

numrec[['col1','col2']][0:2] = [(3,5), (1,8)]
print numrec

以上不起作用。这些值不会添加到指定的列中。令人惊讶的是，当我运行它时，我没有收到任何错误。有人可以解释发生了什么吗？

谢谢。

Answer 1

您正在临时设置值。

numrec[["col1", "col2"]]

返回数组的副本。您可以通过 OWNDATA 标志看到这一点。

>>> numrec[["col1", "col2"]].flags["OWNDATA"]
True

当您使用列表索引 numpy 数组时，numpy 返回数据的副本。它必须是一个副本，因为一般来说，列表可能无法解析为基础数据的常规有序视图。（这适用于任何 numpy 数组，而不仅仅是结构化数组。）

比较

>>> numrec[["col1"]].flags["OWNDATA"]
True
>>> numrec["col1"].flags["OWNDATA"]
False

此外，如果一个 numpy 数组是一个视图，则基本成员保存底层数组。

>>> id(numrec["col1"].base) == id(numrec)
True