Question

我希望操纵命名 numpy数组（加，乘，连接，...）

我定义了结构化数组：

types=[('name1', int), ('name2', float)]
a = np.array([2, 3.3], dtype=types)
b = np.array([4, 5.35], dtype=types)

a和b的创建方式是

a
array([(2, 2. ), (3, 3.3)], dtype=[('name1', '<i8'), ('name2', '<f8')])

但是我真的希望a['name1']仅是2，而不是array([2, 3])

类似地，我希望a['name2']只有3.3

这样，我可以求和c=a+b，它应该是长度为2的数组，其中c['name1']是6，c['name2']是8.65

我该怎么做？

Answer 1

根据文档，制作数组的正确方法是：

types=[('name1', int), ('name2', float)]
a = np.array([(2, 3.3)], dtype=types)
b = np.array([(4, 5.35)], dtype=types)

哪个给定生成a和b，如您所愿：

a['name1']
array([2])

但是将它们相加并不像常规的numpy数组那样简单，因此我也建议使用pandas：

names=['name1','name2']
a=pd.Series([2,3.3],index=names)
b=pd.Series([4,5.35],index=names)
a+b
name1    6.00
name2    8.65
dtype: float64

Answer 2

定义结构化数组：

In [125]: dt = np.dtype([('f0','U10'),('f1',int),('f2',float)])
In [126]: a = np.array([('one',2,3),('two',4,5.5),('three',6,7)],dt)
In [127]: a
Out[127]: 
array([('one', 2, 3. ), ('two', 4, 5.5), ('three', 6, 7. )],
      dtype=[('f0', '<U10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])

和具有相同数据的对象dtype数组

In [128]: A = np.array([('one',2,3),('two',4,5.5),('three',6,7)],object)
In [129]: A
Out[129]: 
array([['one', 2, 3],
       ['two', 4, 5.5],
       ['three', 6, 7]], dtype=object)

加法有效，因为它（迭代地）将操作委派给所有元素

In [130]: A+A
Out[130]: 
array([['oneone', 4, 6],
       ['twotwo', 8, 11.0],
       ['threethree', 12, 14]], dtype=object)

结构化加法不起作用

In [131]: a+a
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-131-6ff992d1ddd5> in <module>()
----> 1 a+a

TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types 
dtype([('f0', '<U10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')]) dtype([('f0', '<U10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')]) 
dtype([('f0', '<U10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])

让我们逐个字段尝试加法：

In [132]: aa = np.zeros_like(a)
In [133]: for n in a.dtype.names: aa[n] = a[n] + a[n]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-133-68476e5d579e> in <module>()
----> 1 for n in a.dtype.names: aa[n] = a[n] + a[n]

TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types 
dtype('<U10') dtype('<U10') dtype('<U10')

糟糕，效果不佳-字符串dtype没有添加。但是我们可以单独处理字符串字段：

In [134]: aa['f0'] = a['f0']
In [135]: for n in a.dtype.names[1:]: aa[n] = a[n] + a[n]
In [136]: aa
Out[136]: 
array([('one',  4,  6.), ('two',  8, 11.), ('three', 12, 14.)],
      dtype=[('f0', '<U10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])

或者我们可以将字符串dtype更改为object：

In [137]: dt1 = np.dtype([('f0',object),('f1',int),('f2',float)])
In [138]: b = np.array([('one',2,3),('two',4,5.5),('three',6,7)],dt1)
In [139]: b
Out[139]: 
array([('one', 2, 3. ), ('two', 4, 5.5), ('three', 6, 7. )],
      dtype=[('f0', 'O'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])
In [140]: bb = np.zeros_like(b)
In [141]: for n in a.dtype.names: bb[n] = b[n] + b[n]
In [142]: bb
Out[142]: 
array([('oneone',  4,  6.), ('twotwo',  8, 11.), ('threethree', 12, 14.)],
      dtype=[('f0', 'O'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])

Python字符串确实有一个__add__，定义为串联。 numpy dtype字符串没有该定义。 Python字符串可以乘以整数，但否则会引发错误。

我的猜测是pandas诉诸于我刚刚做的事情。我怀疑它是否在编译代码中实现了数据帧添加（在某些特殊情况下除外）。如果dtype允许，它可能逐列工作。它似乎也可以自由切换到对象dtype（例如同时包含np.nan和字符串的列）。时间可能会证实我的猜测（此操作系统上未安装pandas。

Numpy结构化数组无法执行基本的numpy操作

2 个答案: