Question

我必须以某种方式将结构化数据转换为numpy结构化数组形式。我读了一篇关于这个我能找到的主题的小问题和（抱歉的SciPy！）草率文档，但仍然无处可去。

基本上我想做一些像这样简单的事情：

import numpy as np

dt = [('contacts', '(2,4)f8'), 
      ('modelname', 'S10')]

arr = np.zeros((2,), dtype=dt)

testdata = [[99, 2, 3, 4], [7, 8, 9, 10]]

arr[0]['contacts'] = np.array(testdata)
arr[0]['modelname'] = 'test'
print arr

然后我想看看该领域的联系人＆＃39;要将结构化数组设置为所需内容。

然而，输出是：

[([[99.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]], 'test')
 ([[0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]], '')]

显然只分配了第一个号码。

Answer 1

你正在以错误的方式索引你的数组。尝试：

 arr['contacts'][0] = np.array(testdata)

也就是说，对于'contacts'的{{1}}列，请将arr索引的行设置为0。当你写testdata时，你会检索一个“记录标量”。实际上，如果您检查，则会看到arr[0]的类型为arr[0]。

分配给它不会影响分配给整个记录的内存。相比之下，numpy.void创建视图并在该数组视图中分配给arr['contacts']修改原始内存。

我同意NumPy文档可以更清楚......

Answer 2

你的作业只改变了第一个数字这个事实对我来说很麻烦，而不仅仅是文档的问题。

In [1496]: x = np.zeros((2,),dtype=('(2,3)i4,a4'))

In [1497]: x
Out[1497]: 
array([([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b''), ([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b'')], 
      dtype=[('f0', '<i4', (2, 3)), ('f1', 'S4')])

Buggy案例，它只分配第一个数字：

In [1498]: x[0]['f0'] = np.arange(1,7).reshape(2,3)

In [1499]: x
Out[1499]: 
array([([[1, 0, 0], [0, 0, 0]], b''), ([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b'')], 
      dtype=[('f0', '<i4', (2, 3)), ('f1', 'S4')])

但添加[:]会更正 - 它意味着'只替换数据内容'

In [1500]: x[0]['f0'][:] = np.arange(1,7).reshape(2,3)

In [1501]: x
Out[1501]: 
array([([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], b''), ([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b'')], 
      dtype=[('f0', '<i4', (2, 3)), ('f1', 'S4')])

使用元组设置整个元素 - 这在文档中有描述。元组列表设置了多个元素。

In [1502]: x[0] = (np.arange(2,8).reshape(2,3),'test')

In [1503]: x
Out[1503]: 
array([([[2, 3, 4], [5, 6, 7]], b'test'), ([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b'')], 
      dtype=[('f0', '<i4', (2, 3)), ('f1', 'S4')])

首先选择该字段也是有效的（进一步证明你的案例是一个numpy bug）

In [1504]: x['f0'][0] = np.arange(3,9).reshape(2,3)

In [1505]: x
Out[1505]: 
array([([[3, 4, 5], [6, 7, 8]], b'test'), ([[0, 0, 0], [0, 0, 0]], b'')], 
      dtype=[('f0', '<i4', (2, 3)), ('f1', 'S4')])

我对'记录标量'的解释不满意。 x，x['f0']和x['f0']都有相同的__array_interface__数据指针。

x['f0'][0]和x[0]['f0']具有相同的__array_interface_-和type。两者都适用于+=等操作。我能找到的唯一区别在于直接阵列分配。修改数组中只有一个元素是完全错误的。

通过切片选择行也可以正常工作：

x[:1]['f0'] = ...

看起来这是相关的错误问题

https://github.com/numpy/numpy/issues/3126

分配给numpy结构化数组

2 个答案: