numpyの構造化された配列

Question

のバイナリファイルを読む私は、バイナリファイルが存在し、複数の種類があり、私は組織を知って、次の方法

numpy.fromfile(file, dtype=) 

を使用してバイナリファイルを読んでいます。次のようにそのため私は、DTYPE配列を定義しています

dtypearr = [('a','i4',1),('b','S1',8),('c','i4',1), 
('d','i4',1),('e','S1',8)] 

このDTYPE配列は、バイナリファイルの最初の値が8つの文字などが続い1つの整数であることを言っている...

を私が午前問題バイナリファイルがdtypearrのサイズでないことです。バイナリファイルは、dtypearr で定義された構造をn回（）繰り返す。

これまでのところ、バイナリファイルと同じサイズになるまで、新しいフィールド名でdtypearrを繰り返しています。

しかし、私は何とか、私はdtypearrを繰り返さずにこの目標を達成できることを望んでいました。代わりに、各フィールドに配列を格納する必要があります。たとえば、私はstructuredarray ['a']またはstructuredarray ['b']を使用して、単一の値ではなく配列を指定します。

編集が

なお：

numpy.fromfile(file, dtype=dtypearr) 

パターンがまったく同じであるとき、私が欲しいものを実現しました。以下の解決策も機能します。

しかし、私が言及したバイナリファイルのパターンは正確に繰り返されていません。たとえば、ヘッダー部分と複数のサブセクションがあります。各サブセクションには独自の繰り返しパターンがあります。 f.seek（）は最後のサブセクションでは動作しますが、前のサブセクションでは機能しません。

Answer 1

試してみてください。

import numpy as np 
import string 

# Create some fake data 
N = 10 
dtype = np.dtype([('a', 'i4'), ('b', 'S8'), ('c', 'f8')]) 
a = np.zeros(N, dtype) 
a['a'] = np.random.random_integers(0,3, N) 
a['b'] = np.array([x for x in string.ascii_lowercase[:N]]) 
a['c'] = np.random.normal(size=(N,)) 

# Write to a binary file 
a.tofile('test.dat') 

# Read data into new array 
b = np.fromfile('test.dat', dtype=dtype) 

配列aとb（すなわちnp.all(a['a'] == b['a']) is True）同じです：

for col in a.dtype.names: 
    print col, np.all(a[col] == b[col]) 

# Prints: 
# a True 
# b True 
# c True 

更新：あなたはヘッダ情報をしている場合は

、あなたが最初に開くことができますファイル、データの開始点を探して、次に読み取ります。たとえば：

f = open("test.dat", "rb") 
f.seek(header_size) 
b = np.fromfile(f, dtype=dtype) 
f.close() 

あなたはサイズ（header_sizeを）知っている必要がありますが、その後、あなたは良いことがあります。サブセクションがある場合は、取得するアイテムの数をカウントできます。カウントが機能するかどうかはテストしていません。このバイナリ形式に縛られていないなら、hdf5のようなものを使って複数の配列を1つのファイルに保存することをお勧めします。