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python - 如何将 numpy.recarray 转换为 numpy.array？

coder 2023-08-14 原文

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:

import numpy as np
a = np.recarray((2,), dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)])

>>> a
  rec.array([(30408891, 9.2944097561804909e-296, 30261980),
   (44512448, 4.5273310988985789e-300, 29979040)], 
  dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])

>>> np.array(a.tolist())
   array([[  3.04088910e+007,   9.29440976e-296,   3.02619800e+007],
   [  4.45124480e+007,   4.52733110e-300,   2.99790400e+007]])

最佳答案

我认为“普通数组”是指同质数据类型的 NumPy 数组。给定一个 recarray，例如:

>>> a = np.array([(0, 1, 2),
              (3, 4, 5)],[('x', int), ('y', float), ('z', int)]).view(np.recarray)
rec.array([(0, 1.0, 2), (3, 4.0, 5)], 
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])

我们必须首先使每一列具有相同的数据类型。然后我们可以通过查看相同数据类型的数据将其转换为“普通数组”:

>>> a.astype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')]).view('<f8')
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

astype返回一个新的 numpy 数组。所以上面需要额外的内存，其数量与 a 的大小成正比。 a每一行需要4+8+4=16个字节，而a.astype(...)需要8*3=24个字节。来电 view不需要新内存，因为 view 只是改变了底层数据的解释方式。

a.tolist() 返回一个新的 Python 列表。每个 Python 数字都是一个对象，它需要比它在 numpy 数组中的等效表示更多的字节。所以 a.tolist() 比 a.astype(...) 需要更多的内存。

调用 a.astype(...).view(...) 也比 np.array(a.tolist()) 更快:

In [8]: a = np.array(zip(*[iter(xrange(300))]*3),[('x', int), ('y', float), ('z', int)]).view(np.recarray)

In [9]: %timeit a.astype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')]).view('<f8')
10000 loops, best of 3: 165 us per loop

In [10]: %timeit np.array(a.tolist())
1000 loops, best of 3: 683 us per loop

关于python - 如何将 numpy.recarray 转换为 numpy.array？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7842157/

numpyrecarray39codearraypython

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