Question

尝试将字段追加到大小为1的结构化数组时，我遇到了运行时错误。我在下面写了一个简单的例子：

import numpy as np
import numpy.lib.recfunctions as rcfuncs

dtype_ = np.dtype( { 'names': ["field_a","field_b","field_c"]
                  , 'formats': ['S32', 'i4', 'f8']}
                  )
data_ = [("1",17, 123.45)]
numpy_array = np.array(data_, dtype_)            

# append 2 fields
numpy_array = rcfuncs.append_fields( numpy_array,["field_d","field_e"],data=[ "1","3" ] )

# append 1 field fails :(
numpy_array = rcfuncs.append_fields( numpy_array, "field_f", data=["123456"] )

我收到了错误：

TypeError: descriptor 'ravel' requires a 'numpy.ndarray' object but received a 'numpy.void'

同样，如果我'反转'追加，那么附加两个字段的语句将会失败：

# append 1 field
numpy_array = rcfuncs.append_fields( numpy_array, "field_f", data=["123456"] )

# append 2 fields fails :(
numpy_array = rcfuncs.append_fields( numpy_array,["field_d","field_e"],data=[ "1", "3" ] )

我正在使用python 2.7.11和numpy 1.11.0运行，当初始数组的大小超过2时，我没有问题。

如何解决类型错误？

由于

Answer 1

将可选参数usemask设置为False

时，我们没有得到TypeError

numpy_array = \
  rcfuncs.append_fields(numpy_array, "field_f", data=["123456"], usemask=False)
numpy_array = \
  rcfuncs.append_fields(numpy_array,["field_d","field_e"],data=[ "1", "3" ], usemask=False)

Answer 2

供参考，这是完整的追溯

从结构化数组开始，只有一条记录：

array([('1', 17, 123.45)], 
      dtype=[('field_a', 'S32'), ('field_b', '<i4'), ('field_c', '<f8')])

在第一次追加后，我们有一个蒙面数组，仍然有1条记录：

masked_array(data = [('1', 17, 123.45, '1', '3')],
             mask = [(False, False, False, False, False)],
       fill_value = ('N/A', 999999, 1e+20, 'N', 'N'),
            dtype = [('field_a', 'S32'), ('field_b', '<i4'), ('field_c', '<f8'), ('field_d', 'S1'), ('field_e', 'S1')])

错误看起来与掩码数组代码有关，而不是recfunctions - 尽管我必须查看代码以了解它使用ravel的原因。

Traceback (most recent call last):
  File "stack36440557.py", line 15, in <module>
    numpy_array2 = rcfuncs.append_fields( numpy_array1, "field_f", data=["123456"] ,usemask=False)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/recfunctions.py", line 633, in append_fields
    base = merge_arrays(base, usemask=usemask, fill_value=fill_value)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/recfunctions.py", line 389, in merge_arrays
    seqarrays = seqarrays.ravel()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 4022, in ravel
    r = ndarray.ravel(self._data).view(type(self))
TypeError: descriptor 'ravel' requires a 'numpy.ndarray' object but received a 'numpy.void'

因此，一个解决方法是关闭masked_arrays的使用。除非添加的字段缺少某些数据，否则不需要这样做。

另一种方法是将第一个参数放在一个列表中：

rcfuncs.append_fields( [numpy_array1], "field_f", data=['12345'])

append_fields(base, ....)来电

merge_arrays(base, usemask=usemask, fill_value=fill_value)

反过来调用

base.ravel()  # now call seq_arrays

但首先它检查它是长度

# Only one item in the input sequence ?
if (len(seqarrays) == 1):
    seqarrays = np.asanyarray(seqarrays[0])

对于一个简单的结构化数组y及其蒙版等效项ym：

In [405]: y
Out[405]: 
array([(b'xxx', 1)], 
      dtype=[('f0', 'S5'), ('f1', '<i4')])
In [406]: ym=np.ma.masked_array(y)

此长度1操作为常规结构化数组生成另一个数组：

In [407]: np.asanyarray(y[0])
Out[407]: 
array((b'xxx', 1), 
      dtype=[('f0', 'S5'), ('f1', '<i4')])

但屏蔽的void（结构化数组记录/元素）：

In [408]: np.asanyarray(ym[0])
Out[408]: (b'xxx', 1)
In [409]: type(np.asanyarray(ym[0]))
Out[409]: numpy.ma.core.mvoid

np.asanyarray(ym[0]).ravel()产生此TypeError。

如果基数是[ym]列表，则只提取ym。如果基数为（2，）或更长，则不会通过此语句。

我还没有想过修复 - 其他用户级别的kludge将掩盖的数组传递到列表中。

可能的解决方法是简单地删除此base=merge_arrays(base...)行（在append_fields中）。但我需要知道为什么它首先存在。目的可能是清理某些base数组输入。

单元测试文件test/test_recfunctions.py运行正常，此行已注释掉。

我已将此评论添加到旧的numpy问题

https://github.com/numpy/numpy/issues/2346

将字段附加到大小为ONE的结构化数组时出现TypeError

2 个答案: