记录数组 (numpy.rec
)#
记录数组将结构化数组的字段作为属性公开。
最常见的是,ndarray 包含单个类型元素,例如浮点数、整数、布尔值等。但是,可以使用结构化类型组合这些元素,例如
>>> import numpy as np >>> a = np.array([(1, 2.0), (1, 2.0)], ... dtype=[('x', np.int64), ('y', np.float64)]) >>> a array([(1, 2.), (1, 2.)], dtype=[('x', '<i8'), ('y', '<f8')])这里,每个元素包含两个字段:x(一个整数)和 y(一个浮点数)。这称为结构化数组。不同的字段类似于电子表格中的列。可以像字典一样访问不同的字段
>>> a['x'] array([1, 1])>>> a['y'] array([2., 2.])记录数组允许我们像访问属性一样访问字段
>>> ar = np.rec.array(a) >>> ar.x array([1, 1]) >>> ar.y array([2., 2.])
函数#
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从各种对象构建记录数组。 |
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查找列表中的重复项,返回重复元素的列表 |
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用于将格式、名称、标题描述转换为 dtype 的类。 |
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从数组的(扁平)列表创建记录数组 |
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从二进制文件数据创建数组 |
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从文本形式的记录列表创建 recarray。 |
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从二进制数据创建记录数组 |
此外,numpy.recarray
类和 numpy.record
标量 dtype 存在于此命名空间中。