Question

我正在使用具有以下结构的NumPy结构化数组：

ar = np.array([(760., 0), (760.3, 0), (760.5, 0), (280.0, 1), (320.0, 1), (290.0, 1)], dtype=[('foo', 'f4'),('bar', 'i4')])

为“bar”的特定值提取“foo”字段的有效方法是什么？例如，我想在数组中存储'bar'为0的所有'foo'值：

fooAr = ar['foo'] if ar['bar'] is 0

以上不起作用。

Answer 1

使用ar['foo'][ar['bar'] == 0]：

ar = np.array([(760., 0), (760.3, 0), (760.5, 0), (280.0, 1), (320.0, 1), (290.0, 1)], dtype=[('foo', 'f4'),('bar', 'i4')])

print(ar['bar'] == 0)
# array([ True,  True,  True, False, False, False], dtype=bool)

result = ar['foo'][ar['bar'] == 0]
print(result)
# array([ 760.        ,  760.29998779,  760.5       ], dtype=float32)

请注意，由于使用了布尔选择掩码ar['bar'] == 0，result是ar['foo']部分的副本。因此，修改result不会影响ar本身。

直接修改ar分配给ar['foo'][mask]：

mask = (ar['bar'] == 0)
ar['foo'][mask] = 100

print(ar)
# array([(100.0, 0), (100.0, 0), (100.0, 0), (280.0, 1), (320.0, 1), (290.0, 1)], 
#        dtype=[('foo', '<f4'), ('bar', '<i4')])

分配给ar['foo'][mask]来电ar['foo'].__setitem__ ar['foo']影响ar['foo']。由于ar是ar['foo']的视图，因此修改ar会影响'foo'。

请注意索引的顺序。如果您尝试应用布尔掩码在选择ar[mask]['foo'] = 99字段之前，如：

ar

然后这会不影响ar[mask]，因为ar是ar[mask]的副本。对副本（ar）所做的任何操作都不会影响原始文件（2016-12-14T14:00:00-08:00）。

使用NumPy结构化数组

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