在 Numpy 中从文本形式的记录列表创建 recarray
numpyserver side programmingprogramming
要从文本形式的记录列表创建 recarray,请使用 Python Numpy 中的 numpy.core.records.fromrecords() 方法。名称使用"names"参数设置。字段名称可以指定为逗号分隔的字符串(格式为 'col1, col2, col3'),也可以指定为字符串列表或元组(格式为 ['col1', 'col2', 'col3'])。可以使用空列表,在这种情况下使用默认字段名称("f0"、"f1"和"…")。
第一个参数是同一字段中的数据可能是异构的 - 它们将被提升为最高数据类型。dtype 是所有数组的有效 dtype。格式、名称、标题、对齐、字节顺序参数,f dtype 为 None,这些参数将传递给 numpy.format_parser 以构造 dtype。如果格式和 dtype 都是 None,那么这将自动检测格式。使用元组列表而不是列表列表可以更快地进行处理。
步骤
首先,导入所需的库 −
import numpy as np
使用 numpy.array() 方法创建一个新数组 −
arr1 = np.array([[7, 14, 21], [30, 37, 45]]) arr2 = np.array([[11, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]]) arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']])
显示数组 −
print("Array1...
",arr1) print("Array2...
",arr2) print("Array3...
",arr3)
获取数组的类型 −
print("
Array1 类型...
", arr1.dtype) print("
Array2 类型...
", arr2.dtype) print("
Array3 类型...
", arr3.dtype)
获取数组的维度 −
print("
Array1 维度...
", arr1.ndim) print("
Array2 维度...
", arr2.ndim) print("
Array3 维度...
", arr3.ndim)
要从文本形式的记录列表创建重新数组,请使用 Python Numpy 中的 numpy.core.records.fromrecords() 方法 −
print("
记录数组...
",np.core.records.fromrecords([arr1,arr2,arr3], names = 'col1, col2, col3'))
示例
import numpy as np # 使用 numpy.array() 方法创建一个新数组 arr1 = np.array([[7, 14, 21], [30, 37, 45]]) arr2 = np.array([[11, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]]) arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']]) # 显示数组 print("Array1...
",arr1) print("Array2...
",arr2) print("Array3...
",arr3) # 获取数组的类型 print("
Array1 类型...
", arr1.dtype) print("
Array2 类型...
", arr2.dtype) print("
Array3 类型...
", arr3.dtype) # 获取数组的维度 print("
Array1 维度...
", arr1.ndim) print("
Array2 维度...
", arr2.ndim) print("
Array3 维度...
", arr3.ndim) # 要从文本形式的记录列表创建重新数组,请使用 Python Numpy 中的 numpy.core.records.fromrecords() 方法 # 使用"names"参数设置名称 # 字段名称,可以指定为逗号分隔的字符串,形式为 'col1, col2, col3',也可以指定为字符串列表或元组,形式为 ['col1', 'col2', 'col3']。 # 可以使用空列表,在这种情况下使用默认字段名称 (‘f0’, ‘f1’, …)。 print("
记录吞吐量...
",np.core.records.fromrecords([arr1,arr2,arr3], names = 'col1, col2, col3'))
输出
数组1... [[ 7 14 21] [30 37 45]] 数组2... [[11。 18. 24.] [87.5 65. 23.8]] 数组3... [['12' 'bbb' 'john'] ['5.6' '29' 'k']] Array1 类型... int64 Array2 类型... float64 Array3 类型... <U4 Array1 维度... 2 Array2 维度... 2 Array3 维度... 2 记录数组... [[('7', '14', '21') ('30', '37', '45')] [('11.0', '18.0', '24.0') ('87.5', '65.0', '23.8')] [('12', 'bbb', 'john') ('5.6', '29', 'k')]]