Описание тега structured-array

Структурированные массивы Numpy (также известные как "массивы записей") позволяют хранить неоднородные типы данных (структуры / записи) в одном массиве numpy.
2 ответа

Структурный массив чтения / записи NumPy очень медленный, линейный размер медленный

К моему удивлению, я обнаружил, что чтение и запись в структурированные массивы NumPy кажутся линейными по размеру массива. Поскольку это кажется очень неправильным, я хотел бы знать, если я делаю что-то здесь не так или может быть ошибка. Вот приме…
26 апр '16 в 19:20
1 ответ

Как заполнить несколько именованных полей, используя структурированные данные

Я хотел бы взять информацию из некоторых полей и просто записать их в другую переменную, используя список. 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','int3…
1 ответ

Как сохранить список словарей Python в виде массива структурированных массивов Matlab?

Я пытаюсь создать файл для чтения в среде Matlab. Структура в Matlab выглядит следующим образом trx(1) = x: [1×1500 double] y: [1×1500 double] a: [1×1500 double] b: [1×1500 double] theta: [1×1500 double] firstframe: 1 endframe: 1500 nframes: 1500 of…
08 фев '19 в 18:28
3 ответа

PYTHON/NUMPY: обработка структурированных массивов по сравнению с обычными numpy-массивами Python2.7

Основная причина, по которой я задаю этот вопрос, заключается в том, что я точно не знаю, как работают структурированные массивы по сравнению с обычными массивами, и потому что я не смог найти подходящих примеров в Интернете для своего случая. Кроме…
09 мар '17 в 13:05
1 ответ

NumPy массив как тип данных в структурированном массиве?

Мне было интересно, возможно ли иметь numpy.array в качестве типа данных в структурированном массиве. Это идея: import numpy raw_data = [(1, numpy.array([1,2,3])), (2, numpy.array([4,5,6])), (3, numpy.array([7,8,9]))] data = numpy.array(raw_data, dt…
21 сен '16 в 17:04
0 ответов

Ошибка при доступе к элементу в структурированном массиве

1 В настоящее время я использую структурированный массив для сохранения некоторых измерений с датчика. Массив (с именем "data") имеет размер 2000x3 с тремя полями: "samples", "timestamp" и "label", где samples - вектор из 6 элементов. Например, одна…
11 июн '16 в 13:56
1 ответ

Использовать структурированный массив для именования оси в массиве

Я, должно быть, делаю какую-то действительно тривиальную ошибку, но я пытаюсь создать структурированный массив с именами для одной оси, например, у меня есть массив data с формой (2, 3, 4)и я хочу назвать первую ось так, чтобы я мог получить доступ …
28 янв '19 в 17:29
1 ответ

Numpy: как заполнить несколько полей в структурированном массиве одновременно

Очень простой вопрос: у меня есть структурированный массив с несколькими столбцами, и я хотел бы заполнить только некоторые из них (но более одного) другим существующим массивом. Вот что я пытаюсь: strc = np.zeros(4, dtype=[('x', int), ('y', int), (…
16 фев '14 в 23:17
1 ответ

Каков синтаксис для создания экземпляра структурированного dtype в numpy?

Если у меня есть dtype, как foo = dtype([('chrom1', '<f4', (100,)), ('chrom2', '<f4', (13,))]) Как я могу создать экземпляр этого dtype, как скаляр. Предыстория, если есть лучший путь: Я хочу эффективно представлять массивы скаляров, отображаю…
04 ноя '14 в 22:13
1 ответ

Назначение проблемы с массивными структурированными массивами

Я пробовал эту простую строку назначения кодов для структурированного массива в numpy, я не уверен, что что-то не так, когда я назначаю матрицу для sub_array в структурированном массиве, который я создал следующим образом: new_type = np.dtype('a3,(2…
27 сен '11 в 20:49
2 ответа

Создать массив записей из списка словарей

Приведен список словарей следующим образом: dict_data = [ {'name': 'r1', 'interval': [1800.0, 1900.0], 'bool_condition': [True, False]}, {'name': 'r2', 'interval': [1600.0, 1500.0], 'bool_condition': [False]}, {'name': 'r3', 'interval': [1400.0, 160…
10 май '16 в 08:58
1 ответ

Доступ построчно к массивному структурированному массиву

Я пытаюсь получить доступ к структурированному массиву построчно, перебирая значения одного из его полей, но даже если значение повторяется хорошо, срез массива не изменяется. Вот мой SWE: import numpy as np dt=np.dtype([('name',np.unicode,80),('x',…
18 апр '16 в 12:51
5 ответов

Структурированный массив в Java

Я пытаюсь перенести мой код Objective C в Java, чтобы выучить этот язык программирования. Я хотел бы "преобразовать" следующую структуру ObjectiveC в Java, но я не смог найти эквивалентную структуру Java: g_vo2MaxFemales = @[ @{ @"fromAge": @(13), @…
19 май '16 в 07:39
2 ответа

Фильтрация пустого структурированного массива на основе частичного соответствия списку

У меня есть дополнительный вопрос по одному, который я разместил здесь. В этом вопросе я попытался суммировать значения в массивном структурированном массиве на основе нескольких критериев, включая совпадения в списке. @ali_m дал успешный ответ на э…
17 ноя '15 в 14:58
1 ответ

ПИТОН: Какой самый быстрый способ проверки и редактирования элемента в структурированном массиве, если он существует?

У меня есть некоторые проблемы с очень большими наборами данных. Мне нужно найти надежный и быстрый способ найти / заменить записи в моем структурированном массиве. Я ищу решение без зацикливания всех записей. Я знаю, что есть быстрые решения для C,…
31 мар '17 в 14:39
1 ответ

Numpy структурированные массивы: строковый тип не понимается при указании dtype с помощью dict

Вот что произойдет, если я по-разному инициализирую массив с одинаковыми именами и типами полей: >>> a = np.zeros(2, dtype=[('x','int64'),('y','a')]) >>> a array([(0L, ''), (0L, '')], dtype=[('x', '<i8'), ('y', 'S')]) Так что ин…
10 сен '14 в 13:32
1 ответ

Ошибка структурированного массива при построении поверхности

Я пытался представить этот структурированный массив в трехмерном графике в надежде позже отобразить его. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D path = '/users/username/Desktop/untitled fo…
30 ноя '15 в 15:55
1 ответ

Получить повторное представление ndarray (которое также может быть представлением)

Я пытаюсь получить вид 2D ndarray в виде записи или структурированного массива без копирования. Кажется, это работает нормально, если a владеет данными >>> a = np.array([[ 1, 391, 14, 26], [ 17, 371, 15, 30], [641, 340, 4, 7]]) >>>…
22 авг '15 в 19:41
1 ответ

Структурированный двумерный массив Numpy: настройка имен столбцов и строк

Я пытаюсь найти хороший способ взять двумерный массив и прикрепить имена столбцов и строк в качестве структурированного массива. Например: import numpy as np column_names = ['a', 'b', 'c'] row_names = ['1', '2', '3'] matrix = np.reshape((1, 2, 3, 4,…
22 июн '17 в 20:35
1 ответ

Конвертируйте фрагмент структурированного массива в обычный массив NumPy в NumPy 1.14

Примечание 1: Ни один из ответов на этот вопрос не работает в моем случае. Примечание 2: решение должно работать в NumPy 1.14. Предположим, у меня есть следующий структурированный массив: arr = np.array([(105.0, 34.0, 145.0, 217.0)], dtype=[('a', 'f…
25 апр '18 в 17:38