配列を記録するためにnumpyボイド配列を変換しますか？

Question

私はこのようになります8つの16バイト長のボイドレコードを持つnumpyの配列があります。

array([[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]], 
     dtype='|V16') 

そして、このようになりますカスタムDTYPEの8つの16B長いレコードを配列にキャストする必要があります。

を

[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')] 

どうすれば実現できますか？

私はarray.astype(self.dtype, copy=False, casting="unsafe")、 を試みたが、私は私にはあまり意味がありません

ValueError: setting an array element with a sequence.

を取得します。

このデータはPyOpenCL（バッファをマッピングするメモリ）から来ていますが、実際には入力フォーマットやdtypeを変更できません。

Answer 1

バイト数が一致する限り、viewはこの種の変換を行うことができます。これは、データバッファがどのように「表示」されるかを変えるだけです。

In [36]: dt=np.dtype([(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')]) 
In [37]: dt 
Out[37]: dtype([(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')]) 

In [39]: x = np.zeros((3,), dtype=dt) 
In [40]: x 
Out[40]: 
array([(0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0)], 
     dtype=[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')]) 
In [41]: x.view('|V16') 
Out[41]: 
array([[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], 
     [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]], 
     dtype='|V16') 
In [42]: x.view('|V16').view(dt) 
Out[42]: 
array([(0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0)], 
     dtype=[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')]) 

私はよくastypeまたはviewは、構造化された配列を変換するための正しい方法であるかどうかを把握する実験する必要があります。