Question

我有一个定义为 -

的数组

import numpy as np
A = np.recarray((3,),dtype=[('x',float), ('y', float), ('z',float)])

另一个阵列B，从CSV文件中读取为 -

>>> print B
[(7.0, 0.0, 7.0) (16.0, 0.0, 1.0)]

当我尝试将元素添加到数组时，如下所示 -

for i in range(B.size):
    if(B[i][0] != 0.):
        A.append((0.,B[i][1],B[i][2]))
    if(B[i][1] != 0.):
        A.append((B[i][0],0.,B[i][2]))
    if(B[i][2] != 0.):
        A.append((B[i][0],B[i][1],0.))

我收到如下错误 -

File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/records.py", line 416, in __getattribute__
    raise AttributeError, "record array has no attribute %s" % attr
    AttributeError: record array has no attribute append

我无法理解这个字符串属性（％s）在哪里出现？

有人可以帮忙吗？

更新我将代码更改为np.append(A,(0.,B[i][1],B[i][2]))，但我收到另一个错误 - TypeError: invalid type promotion

Answer 1

错误只是说recarray没有任何名为append的方法。

我还没有真正使用numpy但是一个解决方案可能是将A转换为列表

A.tolist()

将记录附加到此列表，然后执行类似

的操作

np.fromiter(x, A.dtype)

获得新的重新组合。当然，这看起来不是一个好的解决方案。

也许更熟悉numpy的人可以投入并改进它。

Answer 2

附加到numpy数组是一个缓慢的操作，因为必须分配新内存并且必须复制整个数组。对B的每一行执行此操作效率不高。如果可以，请避免这种情况。

如果事先知道A和minors(B)（见下文）的形状，最好制作一个足够大的数组，以便从一开始就适应它们。

有许多人要做你要求的事情。只要np.lib.recfunctions.stack_arrays和A的dtypes相同，@ seberg的B想法就会成为可行的解决方案。

这是另一种可能性，即使B具有不同的dtype，或者只是一个ndarray或列表列表，它也会起作用。

import itertools
import numpy as np

def minors(arr):
    for row in arr:
        row = list(row)
        for i, elt in enumerate(row):
            if elt != 0:
                for val in row[:i]+[0]+row[i+1:]:
                    yield val

A = np.recarray((3,),dtype=[('x',float), ('y', float), ('z',float)])
B = [(7.0, 0.0, 7.0), (16.0, 0.0, 1.0)]

C = np.fromiter(itertools.chain(A.view(float), minors(B)), dtype = float)
C = C.view(A.dtype)

Python将记录添加到数组中

2 个答案: