如果我们有一个Numpyrecarray:x=np.array([(1.,2.)],dtype=np.dtype([('a','我们可以在Python中访问它的字段:x['a']或x['b']但是如果这个数组作为PyArrayObject传递给C程序我们如何访问它的字段？我知道我们可以通过以下方式在C中获取数据类型:PyArray_Descr*dtype=PyArray_DTYPE(arr)PyObject*fields=dtype->fields但是如何使用它来访问x['a']处的数据？？ 最佳答案 我会尝试回答我自己的问题。看来
我正在尝试检索recarray的列标题，但遇到了相当大的麻烦。如果我使用pylab的csv2rec函数读入.csv文件，我可以通过以下方式访问列标题:frompylabimportcsv2recx=csv2rec(file.csv)x.column1x.column2其中“column1”是第一列的标题，它将返回该列中的其余值。但是，我正在读取一个.csv文件，我不知道列标题的所有值是什么，我希望能够访问它们(循环遍历或设置列表)。这看起来应该很简单。有任何想法吗？ 最佳答案 你可以使用x.dtype.names:>>>import
假设我用相同的dtype制作了两个recarrays并将它们堆叠起来:>>>importnumpyasnp>>>dt=[('foo',int),('bar',float)]>>>a=np.empty(2,dtype=dt).view(np.recarray)>>>b=np.empty(3,dtype=dt).view(np.recarray)>>>c=np.hstack((a,b))尽管a和b是recarrays，但c不是:>>>c.fooTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'numpy.ndarray
将numpy的recarray转换为普通数组的最佳方法是什么？我可以先做一个.tolist()，然后再做一个array()，但这似乎有点低效..例子:importnumpyasnpa=np.recarray((2,),dtype=[('x',int),('y',float),('z',int)])>>>arec.array([(30408891,9.2944097561804909e-296,30261980),(44512448,4.5273310988985789e-300,29979040)],dtype=[('x','>>np.array(a.tolist())array([[
将numpy的recarray转换为普通数组的最佳方法是什么？我可以先做一个.tolist()，然后再做一个array()，但这似乎有点低效..例子:importnumpyasnpa=np.recarray((2,),dtype=[('x',int),('y',float),('z',int)])>>>arec.array([(30408891,9.2944097561804909e-296,30261980),(44512448,4.5273310988985789e-300,29979040)],dtype=[('x','>>np.array(a.tolist())array([[
NumPy“结构化数组”、“记录数组”和“recarray”之间有什么区别(如果有的话)？NumPydocs暗示前两个是相同的:如果它们是，哪个是这个对象的首选术语？相同的文档说(在页面底部):你可以找到更多关于recarrays和结构化数组的信息(包括两者的区别)here.对这种差异有简单的解释吗？ 最佳答案 简而言之，你应该使用结构化数组而不是recarrays，因为结构化数组更快，recarrays的唯一优点是允许你编写arr.x而不是arr['x']，这可能是一个方便的快捷方式，但如果您的列名与numpy方法/属性冲突，也容
NumPy“结构化数组”、“记录数组”和“recarray”之间有什么区别(如果有的话)？NumPydocs暗示前两个是相同的:如果它们是，哪个是这个对象的首选术语？相同的文档说(在页面底部):你可以找到更多关于recarrays和结构化数组的信息(包括两者的区别)here.对这种差异有简单的解释吗？ 最佳答案 简而言之，你应该使用结构化数组而不是recarrays，因为结构化数组更快，recarrays的唯一优点是允许你编写arr.x而不是arr['x']，这可能是一个方便的快捷方式，但如果您的列名与numpy方法/属性冲突，也容
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:importnumpyasnpdata=np.array([[5,2],[4,1],[3,6]])我想按要返回的第一列对数据进行排序:array([[3,6],[4,1],[5,2]]) 最佳答案 使用data[np.argsort(data[:,0])]其中0是要排序的列索引:In[27]:importnumpyasnpIn[28]:data=np.array([[5,2],[4,1],[3,6]])In[29]:col=0In[30]:
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:importnumpyasnpdata=np.array([[5,2],[4,1],[3,6]])我想按要返回的第一列对数据进行排序:array([[3,6],[4,1],[5,2]]) 最佳答案 使用data[np.argsort(data[:,0])]其中0是要排序的列索引:In[27]:importnumpyasnpIn[28]:data=np.array([[5,2],[4,1],[3,6]])In[29]:col=0In[30]:
有没有一种简单的方法可以在不创建新的recarray的情况下将记录/行添加到numpyrecarray？假设我有一个占用1Gb内存的recarray，我希望能够向其中添加一行而不让python暂时占用2Gb内存。 最佳答案 您可以调用yourrecarray.resize具有多一行的形状，然后分配给该新行。当然。numpy可能如果它没有足够的空间来就地增长数组，它仍然必须分配全新的内存，但至少你有机会!-)由于需要一个例子，所以来了，修改了规范examplelist...:>>>importnumpy>>>mydescriptor=
