如何构建嵌套numpy记录数组？

的numpy manual提到了numpy.save 如何构建嵌套numpy记录数组？

安妮分析师一直使用大型嵌套记录阵列代表她的统计数据使用情况。

是否有可能嵌套记录数组没有dtype = object？如果是这样，怎么样？

2017-07-14 lumbric

是否https://stackoverflow.com/questions/19201868/how-to-set-dtype-for-nested-numpy-ndarray回答你的问题？ – Eric

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您可以构造嵌套数组您构建嵌套列表以同样的方式：

nested_list = [['a',1],['b',2],['c',3]] 

import numpy as np 
nested_array = np.array(nested_list)

来源

2017-07-14 15:26:34 artbn

是的，就像这样：

engine_dt = np.dtype([('volume', float), ('cylinders', int)]) 
car_dt = np.dtype([('color', int, 3), ('engine', engine_dt)]) # nest the dtypes 

cars = np.rec.array([ 
    ([255, 0, 0], (1.5, 8)), 
    ([255, 0, 255], (5, 24)), 
], dtype=car_dt) 

print(cars.engine.cylinders) 
# array([ 8, 24])

的np.dtype功能并非绝对必要在这里，但它通常是好主意，并且每次让array都会调用它，这会带来很小的速度提升。

请注意，rec.array只在这里使用.engine表示法。如果您使用了简单的np.array，那么您会使用cars['engine']['cylinders']

来源

2017-07-14 15:26:57 Eric

'cars'的数据必须正确嵌套（正确混合[]和（））。这可能是错误的来源。但是，只要有足够的数据，从'csv'' genfromtxt'加载时就可以使用'平坦'列列表。 – hpaulj

刚刚检查：'genfromtxt'首先创建一个带有扁平版本'dtype'的数组，然后用嵌套的dtype返回一个视图。 – hpaulj

这可以用不同长度的列表来完成吗？例如。如果我想为“car_dt”添加一个字段''photo''，这是一个未知大小和类型为int的二维数组，它将如何？（为简单起见，我们使用黑白图像） – lumbric

如何构建嵌套numpy记录数组？

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