我有很多numpy structured arrays在这样的列表中:
import numpy
a1 = numpy.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)])
a2 = numpy.array([(7,10), (8,11), (9,12)], dtype=[('z', int), ('w', float)])
arrays = [a1, a2]
将它们全部连接在一起以创建如下统一结构化数组的正确方法是什么？
desired_result = numpy.array([(1, 2, 7, 10), (3, 4, 8, 11), (5, 6, 9, 12)],
dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int), ('w', float)])
这是我目前正在使用的，但是速度很慢，所以我怀疑必须有更有效的方法。
from numpy.lib.recfunctions import append_fields
def join_struct_arrays(arrays):
for array in arrays:
try:
result = append_fields(result, array.dtype.names, [array[name] for name in array.dtype.names], usemask=False)
except NameError:
result = array
return result
最佳答案
也可以使用numpy.lib.recfunctions的函数merge_arrays:
import numpy.lib.recfunctions as rfn
rfn.merge_arrays(arrays, flatten = True, usemask = False)
Out[52]:
array([(1, 2, 7, 10.0), (3, 4, 8, 11.0), (5, 6, 9, 12.0)],
dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4'), ('z', '<i4'), ('w', '<f8')])
关于python - Numpy:加入结构化数组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5355744/
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