structured-array

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我想从某些字段获取信息，并使用列表将其写入另一个变量。 import numpy as np var1 = np.array([(1,2,3,4),(11,22,33,44),(111,222,333,444)], dtype=([('field1', 'int32'),('field2','int32'),('field3','int32'),('field4','int32')])) va

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将具有各种数字数据类型的结构化数组转换为常规数组

假设我有一个带有各种数字数据类型的NumPy结构化数组。作为一个基本的例子， my_data = np.array([(17, 182.1), (19, 175.6)], dtype='i2,f4') 我怎样才能铸造成浮动的规则与NumPy阵列呢？从this answer，我知道我可以使用 np.array(my_data.tolist()) 但显然它是缓慢的，因为你“转换一个有效的填充

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numpy：如何一次填充结构化数组中的多个字段

非常简单的问题：我有一个具有多个列的结构化数组，我只想用另一个预先存在的数组填充其中的一部分（但不止一个）。这就是我想： strc = np.zeros(4, dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int)]) x = np.array([2, 3]) strc[['x', 'y']][0] = x 这给了我这个未来的警告：主要：1：FutureWa

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入门环结构的数据到一个文件用C

我有一个不接受学生的姓名和尽可能多的学生卷号的用户输入一个环形结构阵列代码： int x; struct studs { char name[50]; char rollno[50]; }student[50]; printf("\t\t________________________________"); printf("\n\n\t\t

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为什么对布尔索引结构化数组的赋值依赖于索引排序？

我最近在使用结构化numpy数组时看到了一种现象，这种现象没有任何意义。我希望有人能帮助我理解正在发生的事情。我提供了一个最小的工作示例来说明问题。问题是这样的：当索引用布尔面具结构化numpy的数组，这个工程： arr['fieldName'][boolMask] += val 但以下不会： arr[boolMask]['fieldName'] += val 这里是一个最小的工作示例：

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获取ndarray的重新阵列视图（也可以是视图）

我试图将2D ndarray视图作为记录或结构化阵列进行复制。这似乎很好地工作，如果a拥有它的数据 >>> a = np.array([[ 1, 391, 14, 26], [ 17, 371, 15, 30], [641, 340, 4, 7]]) >>> b = a.view(zip('abcd',[a.dtype]*4)) array([[(1, 391,

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二维结构化数组

我想在Python中构建一个structured array，它可以通过列和行的名称进行访问。这可能与structured array方法的numpy？例子：我的阵列大致有这样的形式： My_array = A B C E 1 2 3 F 4 5 6 G 7 8 9 ，我想必须做以下可能性： My_array["A"]["E"] = 1

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在numpy中实例化结构化dtype的语法是什么？

如果我有一个像 foo = dtype([('chrom1', '<f4', (100,)), ('chrom2', '<f4', (13,))]) 一个D型我怎样才能创建一个D类的一个实例，作为一个标量。背景，如果有一个更好的办法：我想直接有效的标量代表映射阵列在基因组的基础上，通过染色体染色体。我不想要这些基因组数组的数组，每一个都只是一个结构化的标量集，我想通过名称/位置来引用，并且

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如何在vbNET中填写这个结构字符串数组？

Visual Studio告诉我变量必须声明，即使它已经是。我用循环类似的方式填充了一个结构化数组，虽然类型是一个Int类型。我不想使用循环，只是硬编码它。 Structure Sentence Dim strWord As String End Structure Dim strArticles(1) As Sentence strArticles(0).strWord

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切片numpy结构一维数组获得记录的一部分

我有一个numpy一维结构数组，我只想得到一个记录的一部分。我试图找出如何分割这种类型的请求。这里是我的代码： summary_stat_list = ['mean', 'variance', 'median', 'kurtosis', 'skewness'] model_summary_stats = np.zeros(5,dtype=[('statistic',