structured-array

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私は単純な要素のリストを持っていますが、structured arrayを作成しようとしています。この単純なアプローチは失敗します。タプルの各要素を置く y = np.array([1,2,3], dtype=[('y', float)]) TypeError: expected an object with a buffer interface 作品： # Manuel way y =

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データを複製せずに構造化ndarrayにフィールドを追加する、メモリにやさしい方法？

構造化numpy配列にフィールドを追加するには、新しいdtypeで新しい配列を作成し、古いフィールドをコピーして新しいフィールドを追加するだけです。しかし、私はたくさんのメモリを必要とする配列のためにこれを行う必要があります、そして、私はむしろそれをすべて複製しません。私自身の実装とnumpy.lib.recfunctions.append_fieldsの（遅い）実装の両方が重複しています。メモ

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構造化2D Numpy配列：列名と行名を設定する

2dのnumpy配列をとり、列と行の名前を構造化配列として結びつける良い方法を見つけようとしています。例えば：これは私がmatrix[2]['a']を行うことができますが、今、私は私がmatrix['3']['a']を行うことができますので、行の名前を変更したい matrix.dtype = [(n, matrix.dtype) for n in column_names] ： import

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NumPy recooks join_by TypeError

NumPy 1.11または1.12（Python 3.5）の構造化配列に 'uint16'フィールドを結合しようとすると、TypeErrorが発生します。 import numpy as np from numpy.lib import recfunctions as rfn foo = np.array([(1,)], dtype=[('key', int)]) bar =

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numpyの構造化配列からPythonの 'native'値を抽出します。

私は構造化numpy配列を持っています。 numpyの構造は、タイプgoogle.protobuf.Timestampと一致します。私が言った構造の各要素からsecondsint64とnanosint32を抽出し、リアルTimestamp構造に割り当てる必要があります。以下では、誰もがテストできる便利な方法でスクリプトをリストアップします（numpyとprotobuf Pythonモジュールを

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構造化配列の単一フィールドに警告を出さずに書き込む方法

フィールドにfloatsが含まれている場合、構造化配列の異なるフィールドに含まれるすべてのデータを正規化しようとしています。しかし、私は各フィールドを1つ1つループしていますが、私は警告を受けています。 for idt, dt in enumerate(data.dtype.names): if "float32" in data.dtype[idt].name: stds

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numpy rec配列にデータ列を1行だけ追加する

データ列をnumpy rec配列に追加する必要があります。 >>> x = np.rec.array([1, 2, 3]) >>> print(x) rec.array((1, 2, 3), dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')]) とI：のは、私はREC配列xを持っているとしましょう...私は多くの答えがここに

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NumPy構造化配列の真に再帰的な `tolist（）`

NumPy配列をネイティブのPythonリストに変換するには、ndarray.tolistを使用することをお勧めします。ああ、構造化配列を使用している場合、これは再帰的には機能していないようです。確かに、いくつかのndarrayオブジェクトは結果のリストで参照されている、未変換： >>> dtype = numpy.dtype([('position', numpy.int32, 3)]) >

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ヘッダ名の一部のための構造化された配列のヘッダのインデックスを見つける

私のリストでは、私はの配列からの要素のインデックスを見つけたいな A_list= ['mass_32_', 'mass_40_', 'mass_28_'] として文字列がありますちょうど数字。 masses=[32,28] 例えば私はA_listにインデックスに対応して大衆にint型のインデックスを見つけたいです。 for/whileループの提案はありますか？