从列创建numpy结构化数组

Question

如果我想用dtype = [('index','<u4'),('valid','b1')]创建一个numpy数组，并且我有32位index和布尔valid值的单独numpy数组，我该怎么办？< / p>

我在numpy.ndarray构造函数中没有看到任何方法;我知道我可以这样做：

arr = np.zeros(n, dtype = [('index','<u4'),('valid','b1')])
arr['index'] = indices
arr['valid'] = validity

但不知何故首先调用np.zeros()似乎错了。

有什么建议吗？

Answer 1

另一种选择是

arr = np.fromiter(zip(indices, validity), dtype=[('index','<u4'),('valid','b1')])

但我怀疑你的初步想法更有效率。 （在您的方法中，您可以使用np.empty()代替np.zeros()以获得微小的性能优势。）

Answer 2

只需使用empty代替zeros，它应该感觉不那么“错误”，因为您只需分配数据而不必将其归零。

或者使用fromiter，如果您热衷于表现，也可以传入可选的count参数。

这在任何情况下都是超过99％的用例的味道问题，并且不会导致任何明显的性能改进恕我直言。