问题标签 [recarray]

我有以下形式的 numpy 结构化数组：

我现在想在这个数组中生成't'与'x'or 或'y'. 通常的语法会创建一个副本：

这并不意外，因为选择两个字段是“花式索引”，此时 numpy 放弃并制作副本。由于我的实际记录很大，我想不惜一切代价避免复制。

在 numpy 的跨步内存模型中无法访问所需的元素是完全不正确的。查看内存中的各个字节：

可以找出必要的步幅：

显然，v在没有创建副本的情况下指向内存中的正确位置。不幸的是，numpy 不允许我将这些内存位置重新解释为原始数据类型：

有没有办法欺骗 numpy 进行这种转换，以便创建一个v_view等效于的数组v_copy，但没有制作副本？也许直接工作v.__array_interface__，就像在做的那样np.lib.stride_tricks.as_strided()？

假设我有一个结构化的学生数组（字符串）和测试分数（整数），其中每个条目是特定学生在特定测试中获得的分数。自然，每个学生在这个数组中都有多个条目。

例子

如何轻松计算每个学生的平均分数？换句话说，我如何在“分数”维度中取数组的平均值？我想做

并让 Numpy 返回

但 Numpy 抱怨

有没有一种 Numpy 式的方法可以轻松做到这一点？我认为这可能涉及查看具有不同 dtype 的结构化数组。任何帮助，将不胜感激。谢谢。

编辑

我有一个大致如下的numpy数组：

我希望能够根据第一列（即使用日期时间对象）对数据进行索引，这样我就可以访问特定年/月/日的数据，如下所示：

这显然是行不通的。我唯一能想到的就是添加额外的列（例如“年”列），所以这会起作用：

似乎是一种相当低效的做事方式（并且会复制大量数据） - 特别是如果我想对所有其他时间间隔进行索引......有没有更好的方法来做到这一点？

提前致谢。

我试图从numpy记录数组no1中找到最接近于记录数组中的值的所有值no2（记录数组具有不同数量的值）

可以说no1有字段：

('electrode', 'i4'), ('no_of_interest_time', 'i4'), ('time', 'f8')

其中time具体事件的时间和no_of_interest_time索引事件应单独分析。每个事件都有一个这样的编号，并且多个事件可以共享相同的编号。electrode保存记录事件的电极的索引（位置）。

no2具有相同的字段，但拥有不同的事件。

对于 recarray 中的每个事件no2，我想从no1相同类型（no_of_interest_time）和位置（electrode）的 recarray 中找到最近的事件。

我可以使用 for 循环解决它的方式如下所示，但我正在寻找更优雅的解决方案：

我将不胜感激任何建议。提前致谢！！

我想采用具有多个命名字段的现有数组，并创建一个新数组（或将其更改到位），其中一个字段的分层 dtype 等于原始 dtype。那是，

这样newarray['old']在形状和结构上与oldarray

这是一个例子：

但这给了我所有的零：

如果我尝试制作副本，我也会遇到同样的问题：

另外：有人知道为什么会这样吗？

假设我有两个具有相同 dtype 但形状不同的 numpy 数组 x1 和 x2：
x1.dtype = dtype([('fmv', '<f4'), ('delta', '<f4'), ('rho', '<f4', (5,))])
x2.dtype = dtype([('fmv', '<f4'), ('delta', '<f4'), ('rho', '<f4', (5,))])

x1.shape = (10L, 1L)
x2.shape = (10L, 6L)

我想在轴 1 上连接这两个数组：
y = np.concatenate((x1,x2), axis=1)

这会导致：
y.shape = (10L, 7L) 好
y['rho'].shape = (5L, 10L, 7L) 坏
为什么 rho 字段的形状被转置了？我期待 (10, 7, 5)

更新：

x1.strides = (28L, 28L)
x2.strides = (168L, 28L)
y.strides = (28L, 280L)

_{[这篇文章的早期版本的标题不准确“如何将一列添加到 numpy 记录数组中？” 早期标题中提出的问题已经部分回答，但这个答案并不是这篇文章早期版本的正文所要求的。我已经改写了标题，并对帖子进行了大量编辑，以使区别更加清晰。我还解释了为什么我前面提到的答案不符合我的要求。]}

假设我有两个numpy数组x和y，每个数组由r个“记录”（又名“结构化”）数组组成。设xbe ( r , c _x ) 的形状和ybe ( r , c _y ) 的形状。我们还假设x.dtype.names和之间没有重叠y.dtype.names。

例如，对于r = 2、c _x = 2 和c _y = 1：

我想“水平”连接x并y产生一个新的记录数组z，具有形状（r，c _x + c _y）。此操作不应该修改x或根本不应该修改y。

一般来说，z = np.hstack((x, y))不会这样做，因为dtype' 在x并且y不一定匹配。例如，继续上面的例子：

现在，有一个函数，numpy.lib.recfunctions.append_fields看起来它可能会做一些接近我正在寻找的事情，但我无法从中得到任何东西：我尝试过的所有事情要么因错误而失败，要么产生不同于我想要得到的东西。

Can someone please show me explicitly the code (using n.l.r.append_fields or otherwise¹) that would generate, from the x and y defined in the example above, a new array of records, z, equivalent to the horizontal concatenation of x and y, and do so without modifying either x or y?

I assume that this will require only one or two lines of code. Of course, I am looking for code that does not require building z, record by record, by iterating over x and y. Also, the code may assume that x and y have the same number of records, and that there is no overlap between x.dtype.names and y.dtype.names. Other than this, the code I'm looking for should know nothing about x and y. Ideally, it should be agnostic also about the number of arrays to join. IOW, leaving out error checking, the code I'm looking for could be the body of a function hstack_rec so that the new array z would be the result hstack_rec((x, y)).

¹_{...although I have to admit that, after my so-far perfect record of failure with numpy.lib.recfunctions.append_fields, I've become a bit curious about how this function could be used at all, irrespective of its relevance to this post's question.}

我有一个结构化的 numpy 数组，我按顺序对其进行排序。它工作得很好，但只有一个方向！

降序：

和

上升：

my_order 的顺序类似于[col1,col2,-col3,col4,-col5,...,colN]，对于某些列，我想像 col1,col2 和 colN 一样将其按升序排序，而对于其他列，则按 col3 和 col5 (minus signal) 降序排序。在这个例子中，我想先按 col1 升序对数组进行排序，然后按 col2 升序，然后按 col3 降序，然后按 col4 升序，然后按 col5 降序，依此类推……我该怎么做？

谢谢

我有一个 csv 文件，其中两列（v3 和 v7）对于所有观察都是空白的：

我正在使用 csv2rec 函数将其读入 python (epd-7.0-2)：

当我尝试增加第三或第七行中的值时，我收到一个错误（其他列不会发生）：

RuntimeError：无法在对象数组上调用 setfield

所以我尝试更改类型，只是遇到其他错误：

另一个问题是我也无法更改数组中的其他列：

想法？谢谢，

我正在尝试将XML文件读入NumPy记录数组。时间是祖鲁时间，u'2013-06-06T17:47:38Z'，其他列是floats。

时间和时间floats都可以转换为NumPy数组。但是，如果我尝试制作 a recordarray，它会以多种方式失败（这可能表明我不知道如何创建记录数组）：

创建recordarray包含时间的正确方法是什么？

（keys是一个列表，datadict是dtype字典）