如何创建一个numpy记录数组？
创建一个NumPy记录数组，可以使用NumPy的rec.array函数。记录数组允许您存储具有不同数据类型的数据，并将它们组织在一个结构化数组中。以下是创建NumPy记录数组的步骤：
- 导入NumPy库：
import numpy as np- 定义数据类型和数据：
data_dtype = [
('id', int),
('name', 'U10'),
('age', int),
('height', float),
('weight', float)
]
data = [
(1, 'Alice', 30, 160.5, 60.0),
(2, 'Bob', 25, 175.0, 70.0),
(3, 'Charlie', 22, 170.0, 65.0)
]在这个例子中，我们定义了一个名为data_dtype的数据类型列表，其中包含每个字段的名称和数据类型。我们还定义了一个名为data的列表，其中包含我们要存储的实际数据。
- 创建记录数组：
rec_array = np.rec.array(data, dtype=data_dtype)现在，我们可以使用np.rec.array函数创建一个记录数组，并将我们之前定义的数据和数据类型传递给它。
- 访问记录数组中的数据：
print(rec_array['name'])要访问记录数组中的数据，可以使用字段名称作为索引。在这个例子中，我们打印出了所有人的名字。
完整的代码示例：
import numpy as np
data_dtype = [
('id', int),
('name', 'U10'),
('age', int),
('height', float),
('weight', float)
]
data = [
(1, 'Alice', 30, 160.5, 60.0),
(2, 'Bob', 25, 175.0, 70.0),
(3, 'Charlie', 22, 170.0, 65.0)
]
rec_array = np.rec.array(data, dtype=data_dtype)
print(rec_array['name'])输出：
['Alice' 'Bob' 'Charlie']这就是如何创建一个NumPy记录数组的方法。
相关·内容
我有一个浮动的NumPy记录数组：
import numpy as np
ar = np.array([(238.03, 238.0, 237.0),
(238.02, 238.0, 237.01),
(238.05, 238.01, 237.0)],
dtype=[('A', 'f'), ('B', 'f'), ('C', 'f')])
如何从这个记录数组中确定min/max？我常用的ar.min()尝试失败
浏览 3提问于2012-07-04得票数 4
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我们可以使用类似记录的属性创建：
dt = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')])
我们可以使用进行类型提示：
numpy.typing.NDArray = numpy.ndarray[typing.Any, numpy.dtype[+ScalarType]]
但是，我想不出如何提示数组应该具有自定义的dtype，例如，a: NDArray[dt]会导致Pylance抱怨：
Declared
浏览 7提问于2022-04-19得票数 3
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我有一组复杂的数据，我必须对其进行距离计算。数据集中的每个记录都包含许多不同的数据类型，因此记录数组或结构化数组似乎是可行的。问题是，当我必须进行距离计算时，空间距离函数采用数组，而重新编码的数组是空的。如何使由numpy数组代替numpy空值的重编码数组？下面是我所说的一个非常简单的例子。
import numpy
import scipy.spatial.distance as scidist
input_data = [
('340.9', '7548.2', '1192.4', 'set001.txt'),
浏览 6提问于2014-08-13得票数 0
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1回答
我不确定我在这里是否使用了正确的词汇表，但我有一个将可写视图创建到numpy记录数组中的用例。我发现numpy的行为方式与我做选择的方式不同。下面的代码片段是一个最小的示例。
import numpy as np
a = np.asarray([(True, 1), (False, 2), (True, 3), (False, 4)], dtype=np.dtype([('b', 'b1'), ('i', 'i4')]))
mask = a['b']
a[mask]['i'] = 0
print
浏览 10提问于2019-11-11得票数 1
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如何从列表中创建tensorflow记录？
从这里的来看，这似乎是可能的。还有一个，其中他们使用来自numpy的.tostring()将numpy数组转换为字节数组。然而，当我试图通过时：
labels = np.asarray([[1,2,3],[4,5,6]])
...
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'height': _int64_feature(rows),
'width': _int64_feature(cols),
'de
浏览 4提问于2016-06-06得票数 11
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我在计算机科学课上学过有关多维数组&数组记录的理论，但我不确定如何在Python中实现它。我在考虑使用记录数组，因为它允许我在一条记录中拥有不同的数据类型，但同时我也在考虑在Python中学习多维数组也会很好。
我用谷歌搜索了一下&我找到了numpy，但我不确定我会使用numpy中的哪个函数。我见过一个带有元组的，但我并不热衷于使用它，因为元组是不能修改的。
我使用的是Python 3.2，但我也不介意使用Python 2.7。
浏览 1提问于2012-05-09得票数 0
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(此问题已由原作者修改，并修改了示例代码，以便您可以在您的机器上运行它)
我正在将时间序列数据加载到pytable中(在此测试用例中，大约有200万行，23列，主要是浮点值)。我还想在相同的pytable文件中创建一个相应的表，具有相同的行数、列数和列名，但使用int8数据类型作为质量控制‘掩码’。为此，我从数据表中检索列名和行数信息，并使用它来创建numpy零记录数组，该数组用于创建/附加到质量控制pytable表。
当我将numpy零记录数组附加到新的'mask‘pytable时，问题就出现了。即使用于创建/附加到pytable的numpy零记录数组的大小是正确的-得到的pytab
浏览 1提问于2012-09-19得票数 1
我有一些NumPy数组，它们是使用bson模块在MongoDB中进行酸洗和存储的。例如，如果x是一个NumPy数组，那么我将MongoDB记录的一个字段设置为：
bson.binary.Binary(x.dumps())
我的问题是，是否可以在不通过np.loads()重新加载整个阵列的情况下恢复阵列x的子集。那么，首先，如何让MongoDB只返回二进制数组的一部分，然后，如何将该部分转换为NumPy数组。我应该在这里提到的是，我已经有了关于数组的所有NumPy元数据，比如它的维度和数据类型。
一个具体的例子可能是，我有一个数据类型为np.float64的大小为(100000,10)的二维数组
浏览 4提问于2012-08-31得票数 3
如何在numpy中创建三维矩阵，如matlab a(:，:)。我尝试用numpy.array把matlab中创建3d矩阵的代码转换成python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组
浏览 6提问于2009-11-08得票数 26
我有一个namedtuple对象列表，我想把它们放到一个numpy数组中，这样我就可以使用它方便的索引赋值操作。考虑像这样的输入，
In [3]: Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
In [4]: x_lst = [Point(1, 2), Point(3, 4)]
默认情况下，numpy将在其输入之外创建2D数组，
In [5]: numpy.array(x_lst)
Out[5]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
In [6]: numpy.array(x_lst)
浏览 1提问于2015-08-06得票数 4
2回答
我有一个这样的结构化数组：
a = np.array([(0. , 1. , 2.) , (10. , 11. , 12. )] ,
dtype=[('PositionX', '<f8'), ('PositionY', '<f8'), ('PositionZ', '<f8')])
现在，我想添加记录0 (a)和记录1 (a1)，得到如下结果：(10.，12.，14. )
当我写一些类似这样的东西时：
a[0] + a[1]
我得到了错误，告诉我你不能添加两
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
1回答
我有一个二维numpy数组visrec。如果我这样做了
print visrec[0,:]
我得到了这个输出：
[ a1 a2 a3 a4 a5 a6]
其中a1, a2,..是dtype=float64
更清楚地说，visrec是一个存储在numpy.array对象中的1x6矩阵。它最初是使用以下命令创建的：
visrec=numpy.array(numpy.zeros((1,6)))
在一个循环中，我修改了visrec并将修改记录存储在一个列表中。我基本上是将每个修改添加到列表rec_history=[]中。我使用以下命令：
rec_history.append(vis
浏览 0提问于2012-05-13得票数 1
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我想要创建一个“范数”为1和“平均值”为0的随机数组。我可以使用numpy.random.normal()来获得我想要的“平均值”，但是如何创建一个数组，使numpy.linalg.norm(array)返回我想要的数字呢？
浏览 3提问于2020-11-28得票数 1
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我正在用Python编写一个串行数据记录器，我想知道哪种数据类型最适合这个。每隔几毫秒，就会从串行接口读取一个新值，并与当前时间一起保存到我的变量中。我不知道记录器会运行多长时间，所以我不能为一个已知的大小进行预分配。
直观上，我会使用numpy数组，但是附加/连接元素每次都会根据我读取的内容创建一个新的数组。
那么，应该使用什么数据类型来实现这个目的呢？
另外，描述这个问题的合适词汇是什么？
浏览 6提问于2019-10-04得票数 1
1回答
当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时，我决定尝试NumPy。但是，对我来说不幸的是，使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵，用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小)：
python_matrix = [[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)]
当我以这种方式使用array()库的NumPy函数时：
numpy_matrix = numpy.array([[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)])
浏览 10提问于2022-05-25得票数 0
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我找不到任何方法来确定数组是否是记录数组：
>>> import numpy as npy
>>> c0=npy.array([1,2])
>>> c=c0.view(dtype=[('x',int),('y',int)])
>>> c
array([(1, 2)],
dtype=[('x', '<i8'), ('y', '<i8')])
类型总是numpy.ndarray
>>> t
浏览 1提问于2014-07-17得票数 8
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3回答
我的任务是使用numpy数组找到要素类的平均中心。我已经使用从要素类创建了一个numpy数组
import arcpy
import numpy
fc = "polygons.shp"
a = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, ["SHAPE@X", "SHAPE@Y"])
然后，数组a是：
array([( 3107178.29076947, 10151024.31186805),
( 3107961.30479125, 10139810.52458512),
( 310
浏览 6提问于2017-07-13得票数 0
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我知道如何创建一个由随机数填充的numpy数组，例如：np.random.randint(0, 100, (5, 5))。
但是，如何创建一个由随机数填充的numpy数组，使相邻两个单元格之间的差值为1或更少？
谢谢
浏览 1提问于2015-07-28得票数 2
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如何将django QuerySet转换为numpy记录数组？
PS:我知道你可以迭代和构造它，但是有没有其他更干净的解决方案呢？
浏览 3提问于2009-11-16得票数 12
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我想要创建一个numpy array，以便用numpy arrays填充它。例如：
a = [] (simple array or numpy array)
b = np.array([[5,3],[7,9],[3,8],[2,1]])
a = np.concatenate([a,b])
c = np.array([[1,2],[2,9],[3,0]])
a = np.concatenate([a,c])
我想这样做，因为我有wav文件，我从中提取一些特性，所以我不能同时从2个文件中读取，但可以迭代地读取。如何在二维固定的情况下创建一个空的ndarray，例如a.shape = (x,2)，
浏览 1提问于2017-05-04得票数 0
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具体地说：
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组？
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):，下面的代码就能工作。根据注释，它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
浏览 0提问于2018-08-29得票数 3
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假设我有以下节点和元素数据类型，以及定义了一组节点的记录数组： In [1]: import numpy as np
In [2]: node=np.dtype([('x', np.float32), ('y', np.float32)])
In [3]: element=np.dtype([('i', node), ('j', node), ('k', node), ('l', node)])
In [4]: nodes = np.rec.array([(1,2), (3,4)], dty
浏览 12提问于2021-09-29得票数 1
我有一个带有bool元素的numpy数组boo_array。下面是我是如何生成它的
> a = np.ndarray([2, 1])
> boo_array = a>1
> print(boo_array)
[[False]
[False]]
我检查元素的类型
> print(type(boo_array[0]))
> print(type(boo_array[0][0]))
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.bool_'>
我看到第一个元素[False]是
浏览 1提问于2022-07-05得票数 0
1回答
我有以下问题。在使用numpy时，我可以使用genfromtext读取数据文件。然后，我可以使用掩码(从字典)从中选择记录。
>>> gln = a[a['AA2'] == 'GLN']
>>> gln['mean'].mean()
62.805000305175781
我如何通过组合数组而不是从磁盘读取这些数组来实现此目的？
x=[]
y=[]
ov=[]
aa=[]
a = numpy.array(x,y,ov,aa) <== does not actually work
gln =
浏览 4提问于2012-07-13得票数 1
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1回答
我想讨论一下我要为我的小项目做的一些一般性决定。这主要是关于内存消耗，但也涉及数据完整性。
它是一种会计工具，有一份记录清单，并计算一些财务数字，如打印账目、按月/季度计算金额、资产负债表等。对于我使用GTK的GUI，由于许可原因，它比QT更免费，但在Windows和MAC下都是可用的。
我的一般方法是将记录列表存储在一个二维numpy数组中。为了特别显示一个帐户，我只需要创建一个视图，该视图与原始数组共享内存。所以，它是快速的，不需要记忆。
但是要在GTK3中显示数据，我需要一个ListStore。所以我的问题是：
要将数据从numpy数组复制到ListStore，将增加我的内存使用吗？
浏览 7提问于2016-04-14得票数 1
math.exp和numpy.exp的一个不同之处在于，如果您有一个具有C.exp方法的自定义类C，numpy.exp会注意到并委托给这个方法，而math.exp不会：
class C:
def exp(self):
return 'hey!'
import math
math.exp(C()) # raises TypeError
import numpy
numpy.exp(C()) # evaluates to 'hey!'
然而，如果您去，这似乎是理所当然的。在任何地方都没有明文规定。是否有记录此功能的地方？
更普遍的是，是
浏览 0提问于2018-07-20得票数 3
1回答
我想知道如何使用numpy mgrid创建一个具有未知维数(D)的网格(多维数组)，每个维度都有一个上下界和若干个bin：
n_bins = numpy.array([100 for d in numpy.arrange(D)])
bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace(bounds(d)[0], bounds(d)[1], n_bins[d] for d in numpy.arrange(D)]
我猜上面是行不通的，
浏览 0提问于2012-11-24得票数 6
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如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序？
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
从熊猫DataFrame提取特定timedelta字段的值时，将收到一个numpy.timedelta64类型的对象。
>>> numpy_delta
numpy.timedelta64(-2700000000000,'ns')
我知道这是numpy对"-2700000000000纳秒“的表示。如何从这个numpy对象创建一个对象datetime.timedelta，以便在numpy之外使用它？
根据我的期望，这一解决办法应提供：
>>> datetime_timedelta
datetime.timedelta(days=-1, s
浏览 2提问于2020-10-30得票数 0
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1回答
我正在尝试做一个实时播放器/记录器循环。我才刚开始做win PyAudio的生意。
目前，我可以创建一个流并将其存储到numpy数组中，但我不能在需要的时候将其发送回pyaudio流。
我想使用数组，因为我更喜欢将所有内容存储在内存中，直到我想将其保存为wave文件。
请注意，我尝试使用Matth的python-sounddevice播放它，但我也无法播放它。我找不到实现这一点的方法。
下面是我当前的代码：
import sys
import pyaudio
import numpy as np
import sounddevice as sd
p = pyaudio.PyAudio()
d
浏览 3提问于2016-01-24得票数 1
我有一台numpy_array。就像[ a b c ]一样。
然后我想把它和另一个NumPy数组连接起来(就像我们创建一个列表列表一样)。如何创建包含NumPy数组的NumPy数组？
我试着做了下面的事情，但没有任何运气
>>> M = np.array([])
>>> M
array([], dtype=float64)
>>> M.append(a,axis=0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module
浏览 947提问于2012-03-20得票数 232
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2回答
我想将Numpy中的数据保存在.mat文件中。数据被组织成具有5个Numpy数组和1个Scalar值的数据包。如何将其保存到.mat文件中？
我尝试使用Numpy记录和scipy.io.savemat，这样可以将Scalar值保存到Matlab中，但是当我尝试组合不同形状的数组时，它会导致数组不匹配的错误。
mat_data = fromarrays([Data_1, # Lists containing Numpy Arrays
Data_2,
Data_3,
浏览 3提问于2022-04-10得票数 0
1回答
堆栈两种不同形状的numpy数组
、、、、
我有两个NumPy数组。
一个有维数(4,1)。
另一个numpy数组，teh维数为(240,320)
现在，我想创建一个CSV文件，如下所示：
由于两个numpy数组大小不同，我如何堆栈它们？有什么建议吗？
浏览 9提问于2022-09-07得票数 -2
2回答
我正在学习有关numpy的更多信息，需要帮助从多个列表创建numpy数组。假设我有三份名单，
a = [1, 1, 1]
b = [2, 2, 2]
c = [3, 3, 3]
如何以每个列表作为列创建一个新的numpy数组？这意味着新的数组将是[[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]。我知道如何通过循环遍历列表来做到这一点，但我不确定是否有更简单的方法来实现这一点。numpy连接函数看起来很接近，但我不知道如何让它做我想要的事情。谢谢
浏览 1提问于2018-12-07得票数 3
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3回答
如何将numpy数组转换为dataframe列。假设我已经创建了一个空的dataframe，df，并且我循环通过代码来创建5个numpy数组。在for循环的每次迭代中，我希望将在该迭代中创建的numpy数组转换为dataframe中的一列。为了清楚起见，我不想在每次循环迭代时都创建一个新的数据帧，我只想在现有的列中添加一列。我下面的代码是粗略的，语法不正确，但说明了我的观点。
df = pd.dataframe()
for i in range(5):
arr = create_numpy_arr(blah) # creates a numpy array
df[i] = # co
浏览 6提问于2017-06-08得票数 9
我想在numpy数组中创建一个numpy数组。如果我用普通的蟒蛇做的话
a = [[1,2], [3,4]]
a[0][1] = [1,1,1]
print a
结果是[ 1，1，1，1]，3，4]
如何使用numpy数组实现相同的目标？我的代码是：
a = np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)])
b = np.array([1,1,1])
a[0][1] = b
浏览 1提问于2018-04-08得票数 0
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是一种内置类型，对于某些数字任务，它看起来比list高效得多。
在numpy中，我可以很容易地创建一个二维数组，例如：a = numpy.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int')
但是我找不到如何使用array.array创建一个二维数组，是吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 5
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我有一个SQL查询，它创建了一个包含9个条目的数组，我希望创建一个带有Numpy的表，并将数据作为行追加。
下面的代码给出一个错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
如何正确初始化numpy数组，并将数组作为行附加到表中，
sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Y
浏览 12提问于2022-11-16得票数 0
1回答
我有一个长的带有风向记录的numpy数组，在运行检测数据跳转的算法之前，我尝试使用numpy的unwrap。数据包含NaNs，numpy似乎无法处理这一点。一旦遇到一个NaN，unwrap返回的所有数据点都将转换为NaN。有办法绕道吗？
我想我的问题可以归结为与已发布的相同的问题，但这里的结论是，错误与数据中的NaNs有关，没有提供解决方案。
浏览 2提问于2016-05-04得票数 4
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如何在python中创建矩阵数组？
在MATLAB中，我会做这样的事情：
for i = 1:n
a{i} = f(i)
end
其中，f(i)是一个返回固定大小的随机矩阵的函数。
在python中，我正在使用numpy，但我不知道如何做到这一点。
import numpy as np
a = np.array([])
for i in range(0, n):
# a.insert(i, f(i)) and does not work
# a[i] = f(i) and does not work
浏览 2提问于2015-05-01得票数 2
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如何创建一个以维数、均值和方差为参数的numpy数组？我看到有一个numpy.random.randn函数，它允许用户指定维度，但该函数假设均值为0，方差为1。
我可以接受均值为0的部分，但我希望每次创建一个新的numpy数组时都能指定一个方差。
谢谢你的帮忙!
浏览 149提问于2018-06-10得票数 1
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6回答
我正在尝试执行以下代码
>> from numpy import *
>> x = array([[3,2,3],[4,4,4]])
>> y = set(x)
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
如何使用Numpy数组中的所有元素轻松高效地创建一个集合？
浏览 3提问于2009-12-21得票数 20
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我希望有一个由整数值组成的一维动态数组，然后返回/打印它的十进制值。
输入来自实时音频记录，其中我使用pyaudio获得整个信号的RMS = avg信号强度
因此，为了构建数组，我这样做：
import numpy as np
testMeasure = np.empty(1, dtype=int)
testMeasureArr = []
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * TEST_ACTIONS_SEC)):
data = stream.read(CHUNK)
rms = audioop.rms(data, 2)
print(r
浏览 6提问于2021-08-09得票数 1
3回答
我正在尝试创建一个空的numpy数组，然后将新创建的数组插入到一个以上的数组中。对我来说，重要的是不要对第一个numpy数组进行格式化，它必须是空的，然后我可以将不同大小的新numpy数组添加到该数组中。如下所示：
A = numpy.array([])
B = numpy.array([1,2,3])
C = numpy.array([5,6])
A.append(B, axis=0)
A.append(C, axis=0)
我想让A看起来像这样
[[1,2,3],[5,6]]
当我执行追加命令时，会得到以下错误：
AttributeError: 'numpy.ndarray'
浏览 1提问于2015-06-09得票数 0
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5回答
我有3个numpy数组：
a = numpy.array([['x','y']])
b = numpy.array([['x1','y1']])
c = numpy.array([['x2','y2']])
我想创建一个字典，如下所示：
d={'x': ['x1','x2'], 'y':['y1','y2']}
如何创建这样的字典？
浏览 0提问于2017-04-04得票数 4
我正在尝试创建一个由子类numpy数组组成的numpy数组。不幸的是，当我创建新的子类数组时，numpy自动将的元素转换为numpy.ndarray。
下面的代码显示了我想要做的事情。dummy_class继承了numpy.ndarray，并包含了一些额外的功能(这对于当前的问题并不重要)。我使用dummy_class构造函数创建两个新数组，并希望将每个子类数组放入一个新的numpy_ndarray中。当问题数组初始化时，子类数组的类型将自动将从dummy_class向上转换为numpy.ndarray。重现问题的一些代码可以在下面找到
import numpy
class dummy_cl
浏览 3提问于2015-01-09得票数 1
2回答
是否有方法通过附加2d numpy数组来创建三维numpy数组？我目前所做的是将我的2dNumpy数组附加到一个预先确定的2dNumpy数组的初始化列表中，即List=np.zeros(600,600)。在追加所有2d numpy数组后，我使用numpy.dstack创建三维numpy数组。我认为这不是一个非常有效的方法。任何建议。
浏览 8提问于2016-02-17得票数 0
回答已采纳
我想在一个用numba的@jit(nopython=True)装饰的函数中创建一个numpy数组。
import numpy as np
import numba
@numba.jit(nopython=True)
def funny_func():
zero_array = np.zeros(10)
sum_result = 0
for elem in zero_array:
sum_result += elem
return sum_result
print funny_func()
编译此脚本将创建以下错误：
UntypedAtt
浏览 11提问于2015-05-24得票数 1
我创建了一个numpy记录数组(recarray)，如下所示： import numpy as np
recs = [('Bill', '31', 260.0), ('Fred', 15, '145.0')]
r = np.rec.fromrecords(recs, names = 'name, age, weight') 现在，我想修改列r['name']，使其值为大写。我该如何实现这一点？
浏览 12提问于2019-12-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在编写一个代码，在其中我创建了一个numpy数组的指针。它们指向其他数组。
我可以成功地(没有生成异常)在指针数组的一个元素中存储一个指针。但我不能将这个指针重新转换为numpy数组。
当指针存储在指针的numpy数组中时，就会特别出现这个问题。当我将指针存储在普通的pyhon变量中时，我可以成功地存储和检索数组。
请注意，由于性能方面的原因，我不能仅仅创建一个python指针列表。
此代码适用于：
import numpy, ctypes
ic = numpy.array([[1,2],[3,4]],dtype=numpy.int32)
pointer = ic.__array_inte
浏览 1提问于2017-09-04得票数 1
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