Question

当我使用column_stack连接NumPy数组时，dtype会被转换：

a = numpy.array([1., 2., 3.], dtype=numpy.float64)
b = numpy.array([1, 2, 3], dtype=numpy.int64)
print numpy.column_stack((a, b)).dtype
>>> float64

有没有办法保留各列的dtype？

Answer 1

您可以使用numpy.lib.recfunctions方法堆叠两个数组，并使用它保留类型：

>>> from  numpy.lib.recfunctions import append_fields

>>> a = numpy.rec.array(a, dtype=[('a', numpy.float64)])
>>> new_a = append_fields(a, 'b', b, usemask=False, dtypes=[numpy.int64])
>>> new_a
array([(1.0, 1), (2.0, 2), (3.0, 3)], 
      dtype=[('a', '<f8'), ('b', '<i8')])

>>> new_a['a']
array([ 1.,  2.,  3.])

>>> new_a['b']
array([1, 2, 3])

Answer 2

当我在column_stack＆＃39; ed em时，我的数组被转换为字符串（S18）。

我使用astype（所需的dtype）将它们转换回堆叠后的状态。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.astype.html

示例：

new_array= old_array.astype(float64)

numpy：使用column_stack时是否可以保留列的dtype

2 个答案: