Question

我正在尝试这个简单的将代码分配给numpy中的结构化数组的行，我不太确定，但是当我将矩阵分配给结构化数组中的sub_array时发生了错误，我创建如下：

new_type = np.dtype('a3,(2,2)u2')
x = np.zeros(5,dtype=new_type)
x[1]['f1'] = np.array([[1,1],[1,1]])
print x
Out[143]: 
array([('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[1, 0], [0, 0]]),
   ('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[0, 0], [0, 0]]),
   ('', [[0, 0], [0, 0]])], 
  dtype=[('f0', '|S3'), ('f1', '<u2', (2, 2))])

此阶段的子阵列的第二个字段不应等于

[[1,1],[1,1]]

Answer 1

我认为你想要稍微改变一下。尝试：

x['f1'][1] = np.array([[1,1],[1,1]])

导致：

In [43]: x = np.zeros(5,dtype=new_type)

In [44]: x['f1'][1] = np.array([[1,1],[1,1]])

In [45]: x
Out[45]: 
array([('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[1, 1], [1, 1]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[0, 0], [0, 0]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]])], 
      dtype=[('f0', '|S3'), ('f1', '<u2', (2, 2))])

这并不是说这不是奇怪的行为，因为x['f1'][1]和x[1]['f1']都打印出相同的结果，但显然是不同的：

In [51]: x['f1'][1]
Out[51]: 
array([[1, 1],
       [1, 1]], dtype=uint16)

In [52]: x[1]['f1'] 
Out[52]: 
array([[1, 1],
       [1, 1]], dtype=uint16)

In [53]: x[1]['f1'] = 2

In [54]: x
Out[54]: 
array([('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[2, 1], [1, 1]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[0, 0], [0, 0]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]])], 
      dtype=[('f0', '|S3'), ('f1', '<u2', (2, 2))])

In [55]: x['f1'][1] = 3

In [56]: x
Out[56]: 
array([('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[3, 3], [3, 3]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]]), ('', [[0, 0], [0, 0]]),
       ('', [[0, 0], [0, 0]])], 
      dtype=[('f0', '|S3'), ('f1', '<u2', (2, 2))])

我必须多考虑一下才能弄明白到底发生了什么。

使用numpy结构化数组分配问题

1 个答案: