オブジェクトのnp.arrayの特定の属性にフラットな配列をコピーする

Question

forループを使用せずにオブジェクトのnp.arrayの特定の属性に1D numpy配列をコピーできますか？ "DIST" 配列でobjarray内のすべてのPlotInputGridDataオブジェクトの "割合" の特性を満たすために、私はこのようなものを使用します。

import numpy as np 

class PlotInputGridData(object): 
    def __init__(self): 
     self.rangemin = 0 
     self.rangemax = 0 
     self.rangelabel = '' 
     self.percentage = 0 
     self.number = 0 

objarray = np.arange(6, dtype=PlotInputGridData) 
for i in range(objarray.size): 
    t = PlotInputGridData() 
    objarray[i] = t 

dist = np.array([52, 26, 12, 6, 3, 1], dtype=np.int) 

for i in range(dist.size): 
    objarray[i].percentage = dist[i] 

を私は

• objarrayを行う必要があります[0] .percentage = DIST [0]
• objarray [1] .percentage = DIST [1]
• ...など

がオンdist []をobjarray []にコピーする方法は、最後の2行でforループを使わずに、より簡潔な方法でパーセンテージをコピーする方法がありますか？

Answer 1

forループなしでその割り当てを行う方法はないと思います。

オブジェクトの配列の代わりにstructured arrayを使用した場合は、これを実行できます。クラスPlotInputGridDataはわずかなフィールドなので、保持するデータはPythonクラスの代わりに構造化データ型として簡単に表現できます。例えば

、

In [15]: grid_data_type = np.dtype([('rangemin', float), 
    ...:       ('rangemax', float), 
    ...:       ('rangelabel', 'S16'), 
    ...:       ('percentage', float), 
    ...:       ('number', int)]) 

grid_data_typeは、5つのフィールドを持つ構造化データ型です。 （必要に応じて、個々のフィールドの種類を変更してください。）このデータ型はnumpyの配列のdtypeとして使用することができる。

In [16]: a = np.zeros(6, dtype=grid_data_dtype) 

In [17]: dist = np.array([52, 26, 12, 6, 3, 1]) 

以下が'percentage'分野アレイdistを割り当て：

In [18]: a['percentage'] = dist 

はaを見てみましょう：

In [19]: a 
Out[19]: 
array([(0.0, 0.0, b'', 52.0, 0), (0.0, 0.0, b'', 26.0, 0), 
     (0.0, 0.0, b'', 12.0, 0), (0.0, 0.0, b'', 6.0, 0), 
     (0.0, 0.0, b'', 3.0, 0), (0.0, 0.0, b'', 1.0, 0)], 
     dtype=[('rangemin', '<f8'), ('rangemax', '<f8'), ('rangelabel', 'S16'), ('percentage', '<f8'), ('number', '<i8')]) 

In [20]: a[0] 
Out[20]: (0.0, 0.0, b'', 52.0, 0) 

In [21]: a['percentage'] 
Out[21]: array([ 52., 26., 12., 6., 3., 1.])