问题标签 [structured-array]

我了解如何创建屏蔽数组，并且我想在记录数组中使用屏蔽，以便可以使用命名属性访问这些数据。当我从屏蔽数组创建记录数组时，屏蔽似乎“丢失”了：

当我访问记录时，数据不会被屏蔽：

与原始数组不同：

我能做些什么？记录数组不支持屏蔽吗？在网上浏览时，我看到了一些代码示例，这些示例似乎另有说明，但不是很清楚。希望我能在这里得到一个好的答案。

我正在尝试在 numpy 中将代码分配给结构化数组的这一简单行，我不确定，但是当我将矩阵分配给我创建的结构化数组中的 sub_array 时，会发生错误，如下所示：

在这个阶段子数组的第二个字段不应该等于

我正在尝试通过传入用户定义的数据类型numpy.fromfile来读取结构化数组（文件头）。出于某种原因，我的结构化数组元素以二维数组而不是平面一维数组的形式返回：

如何修改headerfmt以便将它们读取为平面一维数组？

我遇到的问题是，通过使用ndarray.view(np.dtype)从经典 ndarray 获取结构化数组似乎错误地计算了float转换int。

例子说得更好：

'i' 和 'j' 列是真正的整数：

在这里你有两个我已经完成的进一步检查，问题似乎来自ndarray.view(np.int)

我究竟做错了什么？由于 numpy 分配内存，我不能更改类型吗？有没有另一种方法来做到这一点（fromarrays，指责一个shape mismatch？

非常简单的问题：我有一个包含多列的结构化数组，我只想用另一个预先存在的数组填充其中的一些（但不止一个）。

这就是我正在尝试的：

这给了我这个未来的警告：

main :1: FutureWarning: Numpy 检测到您（可能正在）写入由 numpy.diagonal 返回的数组或通过选择记录数组中的多个字段。此代码可能会在未来的 numpy 版本中中断 - 有关详细信息，请参阅 numpy.diagonal 或 arrays.indexing 参考文档。快速解决方法是进行显式复制（例如，执行 arr.diagonal().copy() 或 arr[['f0','f1']].copy()）。

但即使这是一个警告，结构化数组也不会被填充。到目前为止，我正在迭代两个数组并且它可以工作，但我想这是非常低效的。有没有更好的办法？

我怎样才能洗牌结构化数组。numpy.random.shuffle似乎不起作用。x此外，在以下示例中是否可以仅对给定字段进行洗牌。

我知道我可以明确给出随机索引，

但我想要一个适当的洗牌。

我有一个起始数组，例如：

第一列是一个int，第二列是一个list。floats我需要添加一个str名为'USNG'.

然后我创建一个结构化的 numpy 数组，如下所示：

我想将xnumpy 数组作为新列附加到现有数组中，因此我可以为每一行向该列输出一些信息。

当我执行以下操作时：

我收到以下错误：

我也试过vstack和hstack

如果我以不同的方式初始化具有相同字段名称和类型的结构数组，会发生以下情况：

所以用元组列表初始化工作正常。

所以用 dict 初始化不会，问题是字符串类型：

那里没有问题。有任何想法吗？这是一个 Numpy 错误吗？

numpy 版本：1.8.0

Python 2.7.6（默认，2013 年 11 月 10 日，19:24:24）[MSC v.1500 64 位 (AMD64)] 在 win32 上

假设我有一个具有各种数字数据类型的 NumPy 结构化数组。作为一个基本的例子，

如何将其转换为常规的 NumPy 浮点数组？

从这个答案，我知道我可以使用

但显然它很慢，因为您“将有效打包的 NumPy 数组转换为常规 Python 列表”。

好的，所以在阅读了关于 numpy 结构化数组的教程之后，我可以创建一些简单的示例：

（我的预期用例将包含三个以上的条目，并且将使用非常长的一维数组。）所以，在我们尝试执行一些基本数学之前，一切都很顺利。我收到以下所有错误：

显然，即使是最简单的结构化数组也不支持简单的运算符（+、-、*、/）。还是我错过了什么？我应该看其他一些软件包（不要说 Pandas，因为这完全是矫枉过正）？这似乎是一个明显的能力，所以我有点傻眼。但是在网上很难找到任何关于这个的喋喋不休。这不会严重限制结构化数组的有用性吗？为什么有人会使用结构数组而不是打包到字典中的数组？是否有技术原因导致这可能难以解决？或者，如果正确的解决方案是执行繁重的重载工作，那么如何在保持操作快速的同时完成呢？