numpy.rec.array#
- rec.array(obj, dtype=None, shape=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None, copy=True)[source]#
从各种各样的对象构建记录数组。
一个通用的记录数组构造函数,它根据输入分派到相应的
recarray
创建函数(参见注释)。- 参数:
- obj任意
输入对象。有关如何处理各种输入类型的详细信息,请参见注释。
- dtype数据类型,可选
数组的有效数据类型。
- shape整数或整数元组,可选
每个数组的形状。
- offset整数,可选
在文件或缓冲区中开始读取的位置。
- strides整数元组,可选
缓冲区 (buf) 根据这些步长进行解释(步长定义每个数组元素、行、列等在内存中占用多少字节)。
- formats、names、titles、aligned、byteorder
如果
dtype
为None
,则将这些参数传递给 numpy.format_parser 以构造数据类型。有关详细文档,请参见该函数。- copy布尔值,可选
是否复制输入对象 (True),或使用引用。此选项仅在输入为 ndarray 或 recarray 时适用。默认为 True。
- 返回值:
- np.recarray
从指定对象创建的记录数组。
注释
如果 obj 为
None
,则调用recarray
构造函数。如果 obj 为字符串,则调用fromstring
构造函数。如果 obj 为列表或元组,则如果第一个对象为ndarray
,则调用fromarrays
,否则调用fromrecords
。如果 obj 为recarray
,则复制 recarray 中的数据副本(如果copy=True
)并使用新的 formats、names 和 titles。如果 obj 为文件,则调用fromfile
。最后,如果 obj 为ndarray
,则返回obj.view(recarray)
,如果copy=True
则复制数据。示例
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> np.rec.array(a) rec.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=int64)
>>> b = [(1, 1), (2, 4), (3, 9)] >>> c = np.rec.array(b, formats = ['i2', 'f2'], names = ('x', 'y')) >>> c rec.array([(1, 1.), (2, 4.), (3, 9.)], dtype=[('x', '<i2'), ('y', '<f2')])
>>> c.x array([1, 2, 3], dtype=int16)
>>> c.y array([1., 4., 9.], dtype=float16)
>>> r = np.rec.array(['abc','def'], names=['col1','col2']) >>> print(r.col1) abc
>>> r.col1 array('abc', dtype='<U3')
>>> r.col2 array('def', dtype='<U3')