recarray相关内容
我能够将我的 recarray 数据复制到 ndarray,进行一些计算并返回带有更新值的 ndarray. 然后,我在 numpy.lib.recfunctions 中发现了 append_fields() 功能,并认为将 2 个字段简单地附加到我原来的 recarray 会更聪明保存我的计算值. 当我这样做时,我发现操作要慢得多.我不需要计时,基于 ndarray 的过程需要几秒钟
..
我认为答案会很明显,但我目前看不到. 如何将记录数组转换回常规 ndarray? 假设我有以下简单的结构化数组: x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '
..
关于如何按给定列对整个数组/重新数组进行排序,我有一个相当简单的问题.例如,给定数组: 将 numpy 导入为 np数据 = 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]]) 解决方案 Use data[np.argsort(data[:, 0])] 其中 0 是要排序的列索引:
..
我能够将我的 recarray 数据复制到 ndarray,进行一些计算并返回具有更新值的 ndarray. 然后,我发现了 numpy.lib.recfunctions 中的 append_fields() 功能,并认为简单地将 2 个字段附加到我原来的 recarray 会更聪明保存我的计算值. 当我这样做时,我发现操作要慢得多.我不必计时,基于 ndarray 的过程需要几秒钟,
..
我能够将我的 recarray 数据复制到 ndarray,进行一些计算并返回具有更新值的 ndarray. 然后,我发现了 numpy.lib.recfunctions 中的 append_fields() 功能,并认为简单地将 2 个字段附加到我原来的 recarray 会更聪明保存我的计算值. 当我这样做时,我发现操作要慢得多.我不必计时,基于 ndarray 的过程需要几秒钟,
..
我有一个起始数组,例如: [(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372])(2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])] 第一列是 int,第二列是 floats 的 list.我需要添加一个名为 'USNG' 的 str 列. 然后我创建了一个结构化的 numpy 数组,如下所示: dtype =
..
我正在研究以下数据结构,从中试图创建一个包含所有数据的ndarray: instrument filter response ----------------------------------------------------- spire 250um array of res
..
我有一个以下形式的numpy结构化数组: x = np.array([(1,2,3)]*2, [('t', np.int16), ('x', np.int8), ('y', np.int8)]) 我现在想在此数组中生成将't'与'x'或'y'组合在一起的视图.常用语法创建副本: v_copy = x[['t', 'y']] v_copy #array([(1, 3), (1, 3)
..
以下示例显示了我想做什么: >>> test rec.array([(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)], dtype=[('ifAction', '|i1'), ('ifDocu', '|i1'),
..
我想知道使numpy recarray标准化/标准化的最佳方法是什么. 为了清楚起见,我不是在谈论数学矩阵,而是一个具有例如文字列(例如标签). a = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", dtype=None) print a.shape > (150,) 如您所见,我不能因为形状是一维的,所以处理a[:,:-1]. 我发现最好的方法
..
我能够将我的recarray数据复制到ndarray,进行一些计算并返回具有更新值的ndarray. 然后,我发现了numpy.lib.recfunctions中的append_fields()功能,并认为将2个字段简单地附加到原始Recarray中以保存我的计算值会更聪明. 当我这样做时,我发现操作速度要慢得多.我不必花时间,与基于Recarray的一分钟+相比,基于ndarray的
..
我有一个包含各种字段的recarray,我想在上面附加一个datetime对象数组. 但是,似乎numpy.lib.recfunctions中的append_fields函数不允许我添加对象数组. 下面是一些示例代码: import numpy as np import datetime import numpy.lib.recfunctions as recfun dtype
..
我正在尝试在cython中创建一个函数,该函数通过定义cython结构类型来接受numpy结构化数组或记录数组.假设我有数据: a = np.recarray(3, dtype=[('a', np.float32), ('b', np.int32), ('c', '|S5'), ('d', '|S3')]) a[0] = (1.1, 1, 'this\0', 'to\0') a[1] =
..
是否可以在不事先知道字符串长度的情况下初始化容纳字符串的numpy数组? 作为(人为)示例: mydf = np.empty( (numrows,), dtype=[ ('file_name','STRING'), ('file_size_MB',float) ] ) 问题在于我在构造rearray之前要先填充信息,而我不一定事先知道file_name的最大长度. 我所有的尝
..
我想继承numpy ndarray.但是,我不能更改数组.为什么self = ...不更改数组?谢谢. import numpy as np class Data(np.ndarray): def __new__(cls, inputarr): obj = np.asarray(inputarr).view(cls) return obj
..
我知道有关此主题的问题(将字段添加到结构化numpy数组的最简洁方法),请参阅 将字段添加到结构化numpy数组 但是我对那里给出的答案有疑问... 如果您使用的是numpy 1.3,那么还有numpy.lib.recfunctions.append_fields() 我仍然有numpy 1.3,但它无法识别此功能,并且在numpy的文档中也没有找到任何有关此功能的信息.函
..
我认为答案将非常明显,但是目前我看不到. 如何将记录数组转换回常规ndarray? 假设我有以下简单的结构化数组: x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '
..
假设我有一个结构化的学生(字符串)和测验分数(整数)数组,其中每个条目都是特定学生在特定测验中获得的分数.每个学生自然都有这个数组中的多个条目. 示例 import numpy grades = numpy.array([('Mary', 96), ('John', 94), ('Mary', 88), ('Edgar', 89), ('John', 84)],
..
我正在尝试在python中加入回传,以便相同的值加入到许多元素中.下面的代码以1:1的比例工作时有效,但是当我尝试执行许多1:1时,它仅加入一个实例: import numpy as np import matplotlib # First data structure sex = np.array(['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F']) causes = np.ar
..
我正在尝试根据其中一个重新排列字段和一个外部数组之间的公共值,在numpy.recarray中对记录进行子集化。例如, a = np.array([(10,'Bob',145.7),(20,'Sue' ,112.3),(10,'Jim',130.5)], dtype = [('id','i4'),('name','S10'),('weight','f8' )]) a = a.view(n
..