如何使用dtype在numpy中构造一维数组

Question

我需要解析一个ndarray到一个固定的形状。我在使用dtype时需要帮助，因此它解析了整个数组，而不仅仅是第一个匹配。

a 
Out[193]: '1\t2\t3\t4\t5\t6\t' 

ar = np.loadtxt(StringIO(a),dtype={'names':('x','y'),'formats':('f8','f8')}).view(np.recarray) 

ar.x 
Out[195]: array(1.0) 

ar.y 
Out[196]: array(2.0) 

是，我想：

ar.x 
Out[195]: array(1.0,3.0,5.0) 

ar.y 
Out[196]: array(2.0,4.0,6.0) 

如果有人能够解释D类，使它的发生将是非常好的）这个问题是不是与你的D型设置=

Answer 1

，这是您使用的是错误形状的数组（1D而不是2D）。有一堆，你可能接近重塑您的数据的方式，但是这是我能想出假设你真正需要使用loadtxt这样最简单的：

raw = np.loadtxt(StringIO(a), dtype='f8') 
resh = raw.reshape(-1,2) # This will work for any (even) length initial data 
rec = resh.view([('x', 'f8'), ('y', 'f8')], np.recarray) 

注意到-1形状是指，“不管是什么让事情成功了，所以其他维度是正确的。“