问题标签 [recarray]

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python - 向结构化 numpy 数组添加字段 (2)

我知道已经有关于这个主题的问题(将字段添加到结构化 numpy 数组的最简洁方法),请参阅

将字段添加到结构化 numpy 数组

但我对那里给出的答案有疑问......

如果您使用的是 numpy 1.3,还有 numpy.lib.recfunctions.append_fields()

我还有 numpy 1.3,但是它不识别这个函数,而且我在 numpy 的文档中也没有找到任何关于它的信息。函数发生了什么?是否有其他功能可以做到这一点?

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python - numpy错误中的屏蔽数组

我输入了一个文件genfromtxt,其中一些值丢失了,所以我生成了一个掩码数组。当我尝试索引掩码数组记录的某些值时,我得到一个我无法弄清楚的错误。任何帮助将不胜感激。谢谢。——亚历克斯

生成:

当我运行时,input_file[0]我收到以下错误:

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python - numpy recfunctions join_by 错误

在对多个键进行外连接时,numpy.lib.recfunctions 中的 join_by 函数似乎存在问题。matplotlib.mlab 函数正常工作。recfunctions 版本似乎混合/匹配了一些键(我有两个键:001258 和 001670,除了 001258 和 001670 之外,recfunctions 还产生了键 001270 和 001658)。有没有人遇到过这个问题?

我有两个文本文件 test.csv 和 test2.csv,其中包含以下内容:test.csv:

测试2.csv:

以下代码生成正确和不正确的合并表:

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python - numpy:从屏蔽记录中查询数据?

我有这样的面具记录

如何从 P where TEST == 'GENO' 获得价值?如果这有帮助,“P”字段缺少值。

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python - 使用 psycopg2 重新排列到 postgres

只是想快速了解使用 psycopg2 将大量数据重新排列到 postgres 中的最佳方法,即最少的编码方法。我看过一些使用 cast 的东西,但我真的认为这会很困难,我可以在网上找到一些好东西。

示例有人口普查数据,其中包含 200 个变量,在 recarray 中读取了许多列的不同数据类型。我只想浏览使用列名和数据类型并输入到 postgres。

另外,如果有比 psycopy2 更好的东西,我愿意接受建议。

这就是我发现的,尽管它进入了 sqlight 和错误的方式。

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python - 将结构化数组转换为常规 NumPy 数组

我认为答案将非常明显,但我目前看不到。

如何将记录数组转换回常规 ndarray?

假设我有以下简单的结构化数组:

然后我想将其转换为:

我试过asarrayand astype,但是没有用。

更新(已解决:float32 (f4) 而不是 float64 (f8))

好的,我尝试了 Robert ( x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,)) ) 的解决方案,并且使用一个简单的数组就可以完美运行。但是对于我想要转换的数组,它给出了一个奇怪的结果:

进而:

给出:

这是一个具有其他数字和另一种形状的数组。我做错什么了?

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python - numpy:替换recarray中的值

我对numpy很陌生,我正在尝试替换recarray中的一个值。所以我有这个数组:

我想做这样的事情:

但这不能正常工作。我能够做到这一点:

哪个有效,但我宁愿有办法在整个重新排列中做到这一点。有人有更好的解决方案吗?

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python - 按列对python数组/recarray进行排序

关于如何按给定列对整个数组/recarray 进行排序,我有一个相当简单的问题。例如,给定数组:

我想按第一列对数据进行排序以返回:

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python - handling None values in conversion to numpy recarray

Is there a graceful way of handling None values in a conversion of a list of tuples to a numpy recarray using the single call to np.rec.fromrecords? Assuming I know what I want the missing value to be (e.g. -1 for integers), how do I catch and handle the below contrived example:

I'm guessing that I would have to do this on a per-field basis in order to avoid missing true TypeErrors elsewhere in the recarray. Is there any way of isolating where (ie. what fields) in the recarray I want this conversion to apply. My real use case is converting pyodbc records to numpy recarrays.

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python - 从 Numpy Rec 数组中选择行

我有一个 Numpy rec 数组,我想从中进行一些类似于 SQL: 的快速查询SELECT * where array['phase'] == "P"。我想得到一个记录数组作为输出,每一行对应于原始数组中满足查询条件的一行。有任何想法吗?我很确定我以前做过这个,但就是不记得这个功能。

谢谢