更改结构化数组和recarray的打印方式
是通过使用numpy库中的set_printoptions函数来实现的。set_printoptions函数允许我们自定义打印数组时的格式和样式。
结构化数组是一种特殊的numpy数组，它可以包含不同类型的数据，并且可以为每个数据指定名称。recarray是结构化数组的一种特殊形式，它可以通过字段名称来访问数组中的数据。
下面是更改结构化数组和recarray的打印方式的步骤：
- 导入numpy库：import numpy as np
- 使用numpy库中的set_printoptions函数来设置打印选项：np.set_printoptions(formatter={'structured': lambda x: x.tolist()})这里的formatter参数是一个字典，它指定了不同类型数据的打印方式。我们将structured类型的数据使用lambda函数转换为普通的Python列表，以便更好地展示结构化数组和recarray的内容。
- 创建结构化数组或recarray：data = np.array([(1, 'Alice', 23), (2, 'Bob', 25)], dtype=[('id', int), ('name', 'U10'), ('age', int)])
- 打印结构化数组或recarray：print(data)根据设置的打印选项，结构化数组或recarray将以更友好的方式打印出来。
结构化数组和recarray的打印方式更改后，可以更清晰地显示每个字段的名称和对应的值，方便开发人员进行数据分析和调试。
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NumPy“结构化数组”、“记录数组”和"recarray“之间的区别是什么？
暗示前两个是相同的:如果它们是相同的，哪个是这个对象的首选术语？
同样的文档说(在页面的底部)：你可以找到更多关于recarray和结构化数组的信息(包括两者之间的区别) 。对这种差异有什么简单的解释吗？
浏览 1提问于2015-01-17得票数 27
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1回答
我能够将我的recarray数据复制到ndarray，做一些计算，并用更新的值返回ndarray。
然后，我在numpy.lib.recfunctions中发现了numpy.lib.recfunctions功能，并认为简单地将2个字段添加到原始recarray中保存计算值会更明智。
当我这么做的时候，我发现手术要慢得多。我不需要对它进行计时，基于ndarray的进程与带有recarray的minute+相比需要几秒钟时间，而且我的测试数组很小，<10,000行。
这是典型的吗？ndarray访问比recarray快得多？我希望通过字段名访问会导致一些性能下降，但没有这么多。
浏览 2提问于2018-11-03得票数 0
ESRI允许将数据从表移动到数组，然后再移回。我有一个脚本，它从api调用中获取人口普查数据，并将其转换为数组，执行一些简单的数学运算，然后，理想情况下，将其放入表中。根据数学计算，该数组不能是rec数组。vstack、hstack或concatenate的组合似乎都不能给出好的结果。我求助于创建单独的一维数组作为recarray，然后使用np.lib.recfunctions.merge_arrays中的merge函数。当然还有更好的方法。
ESRI从TableToNumPyArray返回：
>>> testArray
array([ (41039000100.0, 262
浏览 3提问于2013-02-16得票数 3
我想创建一个结构数组的数组：
[line_number,count,temperature,humidity,sensor1_on,sensor2_on]
其中前两个参数需要是uint32，而温度和湿度可以是uint8，而sensor_ons可以是bool类型。
稍后，我需要根据line_number的组合对2d数组进行排序，然后进行计数。我还需要对所有温度和湿度数据的列表(分别)执行平均值和其他统计计算。
我发现结构化数组可以方便地存储和检索数据：
np_data=np.zeros([num_lines],
dtype='uint3
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
1回答
如果我定义一个recarray r，它有一个名为data的字段，如下所示
import numpy
r = numpy.zeros( 1, numpy.dtype([('data', 'f8')]) ).view(numpy.recarray )
数据字段将引用某个内部recarray缓冲区，而不是浮点数。确实，跑步
r.data
收益率
<read-write buffer for 0x7f3c10841cf8, size 8, offset 0 at 0x7f3c1083ee70>
而不是。我怀疑失败的原因是recarray已经有一个名为data
浏览 1提问于2015-09-29得票数 0
1回答
我从未使用过numpy来表示比images或volumetric data更多的东西，我会在它们上运行操作。总之，numpy对存储一张桌子有什么好处，还是更适合在熊猫身上保存？
基本上，我需要存储粒子来表示粒子运动，我不知道如何定义形状，这样我就可以在矩阵上运行linalg.svd并更新最后一个字段Determinant
Position (Vector3 or 3 floats)
Velocity (Vector3 or 3 floats)
Matrix (Matrix or 9 floats)
Determinant (1 float)
我想我会创造一个形状的(16, 1000)来容纳10
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
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我使用的是FMPY模块，这是一个很好的模拟FMU的工具。 为了输入该模块需要以下形式的信号阵列， dtype = [('time', np.double), ('step', np.double), ('pshaft', np.double), ('rpm', np.double)]
signals = np.array([(0.0, 1 ,20, 5000),
(1., 1,25, 5000),
(2., 1,30 , 5000),
浏览 18提问于2020-12-15得票数 0
1回答
我有一个来自numpy.core.records.recarray类型的对象。我想有效地使用它作为熊猫数据帧。更准确地说，我希望使用其列的一个子集来获得一个新的recarray，这与处理pandas_dataframe[[selected_columns]]的方法相同。
实现这一目标的最简单方法是什么？
浏览 0提问于2016-06-10得票数 2
我的目标是实现对各种json文件的简化访问，在全局recarray中使用recarray来实现像: parms.logic.myVarA这样的简化的端访问。
Desired structure
parms (recarray)
[
logic (recarray)
- myVarA (int)
tool (recarray)
- myVarA (int)
]
Example:
parms.logic.myVarA
parms.tool.myVarA
我在理解numpy.recarray时遇到了一点小麻烦，我正在寻找一些代码帮助。我有一个类来测试
浏览 2提问于2022-10-22得票数 0
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我有一个由函数返回的recarray，我想将它转换为具有相同dtype的ndarray。下面的代码中的z变量就是一个例子。我怎样才能得到d1从dtype of z
>>> d1 = np.dtype([('a', float), ('b', int)])
>>> x = np.random.randn(4).view(d1); x
array([( 1.3209, -1.11 ), (-1.1721, -0.5442)],
dtype=[('a', '<f8'), ('
浏览 0提问于2019-03-22得票数 0
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我正在尝试执行以下操作:我下载了一个csv文件，其中包含我过去180天的银行交易。我想读入这个csv文件，然后用这些数据做一些绘图。为此，我设置了一个读取csv文件的程序，并通过关键字使数据可用。例如，在csv文件中有一列"Buchungstag“。我将其替换为date关键字等。
import numpy as np
import matplotlib.pylab as mpl
import csv
class finanz():
def __init__(self):
path = "/home/***/"
self.da
浏览 3提问于2015-06-05得票数 1
我用ndarray存储刻度，每个刻度有一个utc_timestampstr作为索引，刻度价格/体积作为值。因此，我有一个包含两种不同数据类型(str和float)的数组。这是我将其存储为np.recarray的方式 data = np.recarray((100,), dtype=[('time':'U23'),('ask1':'f'),('bid1':'f')])
tick = ['2021-04-28T09:38:30.928',14.21,14.2]
# assigning
浏览 23提问于2021-04-28得票数 0
我知道，如果x是c-连续的，我可以从buf=x y = np.recarray((5,), dtype=[('a', 'u1'), ('b', 'u1'), ('c', 'u1')], buf=x)创建rec数组，也可以将其视为recarray：
x = np.random.randint(0, 255, (5, 3), dtype=np.uint8)
my_t = np.dtype([('a', np.uint8), ('b', np.uint8), ('c
浏览 2提问于2020-09-17得票数 1
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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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我正在尝试实现numpy recarray (recsub)的一个子类，并将它的实例分配给dtype 'object‘(ndarr)的ndarray。它工作得很好，但是当使用空数组实例化子类recarray时，我遇到了一个问题。这是子类化重新调用的代码：
class recsub(numpy.recarray):
"""subclassed recarray"""
def __new__(cls, *args, **kwargs):
obj = numpy.recarray.__new__(cls, *args, **kwar
浏览 3提问于2013-12-06得票数 2
2回答
我正在编写python代码，它使用笛卡尔方法和三角函数来移动、调整和旋转平面上的形状，并跟踪和报告这些恶作剧。
它不会是计算密集型的--通常一条用户指令会导致一次移动/旋转/调整大小操作。
我想知道用于形状坐标和尺寸对的最合适的变量类型是什么，为什么。
我考虑的类型有
x = 10
y = -15
list_coords = [x, y]
tuple_coords = (x, y)
import numpy as np
array_coords = np.array([x, y])
import cmath as cm
complex_coords = x + j*y
如果你知道其他好的
浏览 0提问于2017-10-15得票数 0
今天，我将使用这段代码来创建numpy recarray。我很肯定它可以做更高效的代码。但不太确定该怎么做。输入是t和p，每一步表示有多少秒和多少功率。输出是一个以秒为单位的recarray。
## New cycle
import numpy as np
t = np.array([30, 60, 60, 60, 120, 120, 150, 600])
p = np.array([0, 200, 300, 400, 350, 50, 400, 0])
time = np.arange(t.sum())
power = np.ones(len(time))
for i in r
浏览 3提问于2022-04-01得票数 0
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二维结构阵列
、、
我试图用Python构造一个structured array，它可以通过列和行的名称来访问。用numpy的structured array方法可以做到这一点吗？
示例:我的数组应该大致具有以下形式：
My_array = A B C
E 1 2 3
F 4 5 6
G 7 8 9
我希望有可能做到以下几点：
My_array["A"]["E"] = 1
My_array["C"]["F"] = 6
是否可以使用st
浏览 6提问于2015-07-10得票数 3
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在python中的一个简单recarray中，当按列名索引时，输出值将被截断：
import numpy #1.10.0
arr = numpy.zeros(1, dtype=[('a', np.float)])
arr[0]['a'] = 0.1234567891234
print arr
print arr['a']
[(0.1234567891234,)]
[ 0.12345679]
这一切为什么要发生？我可以通过列索引获得完整的非截断值吗？
浏览 9提问于2016-07-15得票数 0
以下是我的意见：
data = np.array ( [ ( 'a2', 'b1', 'c1' ), ( 'a1', 'b1', 'c1' ), ( 'a2', np.NaN, 'c2' ) ], dtype = [ ( 'A', 'O' ), ( 'B', 'O' ), ( 'C', 'O' ) ] ) . view ( np.recarray)
我要这个作为输出：
re
浏览 4提问于2017-01-25得票数 0
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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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2回答
我是一个相对有经验的Python程序员，但我已经很长时间没有写过任何C语言了，我正在尝试理解Cython。我正在尝试编写一个Cython函数，它将对NumPy数组的列进行操作。
到目前为止，我拥有的代码如下。
recarray_func.pyx：
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef packed struct rec_cell0:
np.float32_t f0
np.int64_t i0, i1, i2
def sum(np.ndarray[rec_cell0, ndim=1] recarray):
cdef Py_ss
浏览 1提问于2012-02-24得票数 6
2回答
这是我在我的项目中应该做的：
下面是您要做的:创建一个名为MyRecord (MyRecord.java)的类，其中包含变量firstname、lastname、email、idnumber、color和balance。对每个字段使用适当的数据类型。
所以我按如下方式创建了这个类：
public class MyRecord {
String firstname, lastname, email, color;
double idnumber, balance;
}
该项目的下一部分是在我的main方法中创建一个MyRecord对象数组，我如前所述：
MyRecord r
浏览 62提问于2018-09-26得票数 1
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假设我创建了两个具有相同数据类型的recarray并将它们堆叠起来：
>>> import numpy as np
>>> dt = [('foo', int), ('bar', float)]
>>> a = np.empty(2, dtype=dt).view(np.recarray)
>>> b = np.empty(3, dtype=dt).view(np.recarray)
>>> c = np.hstack((a,b))
尽管a和b是重数组，但c不是：
>
浏览 1提问于2009-11-25得票数 8
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1回答
我正在尝试将一些数据从SQL (使用pyodbc)读取到numpy结构化数组中(我相信由于存在多种dtype，需要一个结构化数组)。
import pyodbc
import numpy as np
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};Server=SERVER;Database=DB;Trusted_Connection=Yes;')
cursor = cnxn.cursor()
sql_ps = "select a, b from table"
cursor.execute(sql_positions)
p_
浏览 3提问于2016-02-03得票数 0
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我需要创建一定数量的iTasks，以便在动态数组和记录中的其他字段中执行操作。每个iTask在这个数组的特定部分中操作。数组是记录中的一个字段，作为var参数传递给iTask。
数组字段中的操作进行得很好，但是在所有任务完成工作后，其他记录字段不会返回任何值。在另一个问题上，我得到了Dalija的帮助，这个问题只在数组上运行，而且起作用了，但是现在我遇到了其他领域的麻烦。
这是我的密码：
program ProjectTest;
{$APPTYPE CONSOLE}
{$R *.res}
uses
System.SysUtils,
System.Threading;
type
浏览 2提问于2018-07-11得票数 4
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下面的方法可以工作，但速度总是很慢，似乎会让我的擦拭程序、火狐浏览器或Chrome浏览器每页停留一分钟。
pp recArray = $browser.table(:id,"recordTable").to_a
但是，获取HTML表的文本或html源文件的速度很快：
htmlcode = $browser.table(:id,"recordTable").html # .text shows only plaintext portion like lynx
我如何能够创建相同的recArray (来自<TR>的每个元素)，例如使用一个Nokogir
浏览 3提问于2012-05-17得票数 3
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我希望将记录数组中几个字段的内容复制到ndarray中(两种类型都是float64)。当recarray数据在每个字段中只有一个值时，我知道如何做到这一点：
my_ndarray[:,0]=my_recarray['X'] #(for field 'X')
现在我有了一个recarray，每个字段中有一个包含5个浮动的列表，我只想复制每个列表的第一个元素。当我在新的recarray (和list)中使用上面的内容时，我得到了以下错误：
ValueError: could not broadcast input array from shape (92,5) i
浏览 2提问于2018-11-01得票数 0
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3回答
组合两个记录数组
、、
我有两个Numpy记录数组，它们具有完全相同的字段。将它们组合成一个表的最简单方法是什么(例如，将一个表追加到另一个表上)？
浏览 3提问于2009-11-10得票数 3
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1回答
我想用VBA代码对以下两位数的数组进行排序。
A 1
B 2
A 1
C 3
或以下：
1 A
2 B
1 A
3 C
我试过按字典对它们进行排序，但是，字典不允许插入duplate键。
是否想按编号1、2、3对上面的数组进行排序？
浏览 3提问于2021-06-17得票数 0
我正在机器上翻译一些存储在mongodb数据库中的文本。我正在尝试从数据库中提取数据，然后将其存储在numpy recarray中。然而，当我试图将ObjectId字段保存到recarray时，我仍然会遇到错误--尽管我已经读到了不同类型的转换等等。这是我的密码。任何建议都会有帮助。
#Pull the records from the DB into a resultset
db_results_records_to_translate = \
db_connector.db_fetch_untranslated_records_from_db(
articl
浏览 1提问于2015-10-09得票数 0
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我有几个函数返回与参数范围相对应的数据数组。
示例:对于2d数组a，a_{ij}值对应于参数集(param1_i, param2_j)。如何返回结果和保持参数-值的对应关系？
为每一个param1_i, para2_j调用函数并返回一个值需要花费很长时间(如果一次就这样做的话，效率要高得多)将函数分解成(许多)较小的函数，并使使用变得困难？(重点是获取一系列参数的值，1值是完全无用的)
我能想到的最好的方法是创建一个新的numpy dtype，例如，对于一个2d数组：
tagged2d = np.dtype( [('vals', float, 1), ('params&
浏览 11提问于2009-11-13得票数 0
1回答
我正在寻找某种类型的范例或实现来有效地处理许多耦合的N数组(ndarrays)。具体来说，我希望有一个实现，它允许我分割整个对象的数组(例如someObjs = objects[100:200])，或者这些对象的单独属性(例如somePars1 = objects.par1[100:200]) --同时。
为了扩展上面的示例，我可以通过两种方式构造以下子集：
def subset1(objects, beg, end):
pars1 = [ obj.par1 for obj in objects[beg:end] ]
pars2 = [ obj.par2 for obj in
浏览 2提问于2015-09-28得票数 2
有一个文件，就像这样，叫做：test.txt
John,19,7.5 Mary,22,9.8 Daniel,45,7.2 Hubert,92,10.0 Guy,28,9.5
我将提取第2到4列：
grades = np.genfromtxt(r'\test\test.txt',
delimiter=','
)
x = grades[:,1]
y = grades[:,2]
z = grades[:,3]
翻译说：IndexError: too many indices
浏览 0提问于2016-10-21得票数 1
我想使用向现有的recarray添加一个2D字段。假设我做了一个重数组。
> arr = np.recarray(10, [("afield", "<f8"), ('pos', '<f8', (3,))])
> arr.dtype
dtype((numpy.record, [('afield', '<f8'), ('pos', '<f8', (3,))]))
我想添加一个字段，这样arr看起来就像：
> arr.dtype
d
浏览 95提问于2017-01-17得票数 4
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4回答
我有一个Numpy结构化数组，该数组按第一列排序：
x = array([(2, 3), (2, 8), (4, 1)], dtype=[('recod', '<u8'), ('count', '<u4')])
我需要合并记录(第二列的值之和)
x[n][0] == x[n + 1][0]
在这种情况下，所需的输出是：
x = array([(2, 11), (4, 1)], dtype=[('recod', '<u8'), ('count', '<u
浏览 10提问于2015-08-14得票数 3
回答已采纳
我是Python和Numpy的新手，我面临着一个问题，当应用于掩蔽视图时，我不能修改numpy.recarray。我从一个文件中读取recarray，然后创建两个掩码视图，然后尝试修改for循环中的值。下面是一个示例代码。
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
dat = mlab.csv2rec(args[0], delimiter=' ')
m_Obsr = dat.is_observed == 1
m_ZeroScale = dat[m_Obsr].scale_mean < 0.01
for d
浏览 0提问于2009-06-28得票数 1
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假设我有一个numpy recarray，如下所示：
r = np.rec.array([(1,2,'Hello'),(2,3,"World")], \
dtype=[('foo', 'i4'),('bar', 'i4'), ('baz', 'S10')])
现在我想获取存储在dict中的以下表达式返回'True‘的所有对象，
expression = {'foo':1,'bar':3.,
浏览 6提问于2016-06-30得票数 0
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我有多个不带列名或行名的数组，我想用numpy.vstack()或numpy.hstack()之类的东西把它们组合起来。
可以分配列和行标签，但是和似乎没有这个功能。
import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4])
a2 = np.array([5,6,7,8])
a3 = np.vstack([a1,a2],dtype=[('RowName1','double'),('RowName2','double')])
让步：
TypeError: vstack() got an unexpect
浏览 3提问于2012-12-12得票数 0
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既然pandas提供了数据帧结构，那么numpy中还需要结构化/记录数组吗？我需要对需要这种结构化数组类型框架的现有代码进行一些修改，但从现在开始，我正在考虑使用pandas代替它。我会不会发现我需要一些pandas不提供的结构化/记录数组的功能？
浏览 2提问于2012-08-21得票数 22
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我希望在numpy中扩展结构化数组对象，以便很容易地添加新元素。
例如，对于一个简单的结构化数组
>>> import numpy as np
>>> x=np.ndarray((2,),dtype={'names':['A','B'],'formats':['f8','f8']})
>>> x['A']=[1,2]
>>> x['B']=[3,4]
我想轻松地添加一个新元素x['C
浏览 6提问于2013-04-17得票数 5
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将numpy的recarray转换为普通数组的最好方法是什么？
我可以先做一个.tolist()，然后再做一次array()，但这似乎有点低效。
示例：
import numpy as np
a = np.recarray((2,), dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)])
>>> a
rec.array([(30408891, 9.2944097561804909e-296, 30261980),
(44512448, 4.5273310988985789e-30
浏览 0提问于2011-10-21得票数 20
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2回答
我正在创建一个numpy.recarray，如下所示：
import numpy as np
arr = np.array((1., 2.), dtype = [('alpha', np.float, 'beta', np.float)])
arr = np.view(np.recarray)
如果alpha和beta引用的是任意函数，而不是np.floats，我该如何做？
浏览 1提问于2015-04-30得票数 0
1回答
我有这个递归代码
<ul>
<%
sql="SELECT * FROM cats ORDER BY orderid "
rs.Open sql,Conn
dim recArray
If Not rs.EOF Then
recArray = rs.getRows()
dim i
for i=0 to uBound(recArray,2)
if recArray(1,i)=0 then
call showMessage(i)
end if
next
End If
fu
浏览 1提问于2010-03-25得票数 0
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3回答
试图这样做：
函数getRec接收一个字符串(1,3,4)。然后将其分割成一个数组。然后，它对数组的每个元素调用addRecBox。
addRecBox在每个框中附加了一些规范。每个人都应该消失。在另一个后面出现。“‘Add”框在后面附加。
问题1:动画不是光滑的。
问题2:输出似乎混乱不堪。
这是我的密码。
function getRec(arrayS)
{
recArray = arrayS.split(',');
addRecoBox(0,recArray.length);
}
function addRecoBox(i,x){
var $div = $("
浏览 2提问于2015-08-20得票数 3
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2回答
用递归函数创建结构化数组
、、、、
我有一张桌子
我想要像下面的图片一样递归地显示
我正在使用php中的递归函数。
function reccall($cat_id)
{
global $no,$recArray;
$sql = "SELECT a.*
FROM cat_master
WHERE
parent_id = $cat_id
ORDER BY
id ASC
";
$result = mysql_query($sql) or die("Could
浏览 1提问于2012-05-24得票数 0
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1回答
我需要在numpy中创建一个具有多个数据类型的3D数组。
arr[int][str][int]
我尝试过使用np.newaxis和rec.array相结合。
编辑:我打算让第一列是文本，或字符串。然后是包含整数值的第二列。
这将跨越多个表，即一个3D数组。
就像在这张图中，每个表只包含两列。第一个保存字符串，第二个保存整数值。
浏览 2提问于2013-08-03得票数 3
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是否可以在不事先知道字符串长度的情况下初始化一个包含字符串的numpy recarray？
作为一个(人为的)例子：
mydf = np.empty( (numrows,), dtype=[ ('file_name','STRING'), ('file_size_MB',float) ] )
问题是，在使用信息填充recarray之前，我正在构造recarray，而且我不一定事先知道file_name的最大长度。
我所有的尝试都会导致字符串字段被截断：
>>> mydf = np.empty( (2,), dtype=[(
浏览 1提问于2012-02-02得票数 18
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2回答
假设我在一个numpy.recarray中有数据，我想提取它的一些列。我希望这是一个有效的副本，因为数据可能是巨大的(我不想复制所有的东西)，但我可能会改变这些特性而不想改变data (我不想要一个视图)。
今天，我要做以下几点：
data = np.array([(1.0, 2.0, 0), (3.0, 4.0, 1)],
dtype=[('feature_1', float), ('feature_2', float), ('result', int)])
data = data.view(np.recarray)
浏览 2提问于2018-04-30得票数 2
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2回答
考虑一下np.array a
a = np.concatenate(
[np.arange(2).reshape(-1, 1),
np.array([['a'], ['b']])],
axis=1)
a
array([['0', 'a'],
['1', 'b']],
dtype='|S11')
如何执行这个级联，使a的第一列保持整数？
浏览 1提问于2016-09-28得票数 1
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