如何创建一个numpy记录数组？

Question

这会导致出现错误：

import numpy as np
x = np.array([[1, 'O', 1]],
             dtype=np.dtype([('step', 'int32'),
                             ('symbol', '|S1'),
                             ('index', 'int32')]))

TypeError: expected a readable buffer object

我不知道为什么会失败？

或者，我该如何强制使这样的语句生效？

x = np.array([[1, 'O', 1]])

那么

x.dtype = np.dtype([('step', 'int32'),('symbol', '|S1'),('index', 'int32')])

或者

x.view(dtype=np.dtype([('step', 'int32'),('symbol', '|S1'),('index', 'int32')]))

两者都给我

ValueError: new type not compatible with array.

编辑

如果我尝试将每条记录输入为元组，它会认为三元组是单个值，而不是三个单独的字段？例如：

import numpy as np
x = np.array([(1, 'O', 1)],
             dtype=np.dtype([('step', 'int32'),
                             ('symbol', '|S1'),
                             ('index', 'int32')]))

看起来很好，但是当我执行以下操作时：

import numpy.lib.recfunctions as rec
rec.append_fields(x,'x',x['index']+1)

提供给我

TypeError: object of type 'numpy.int32' has no len()

可能是因为 x.shape 是 (1,) 而不是 (1,3)。

- hatmatrix

Answer 1

使每一行成为元组，而不是列表：

import numpy as np
x = np.array([(1, 'O', 1)],
             dtype=np.dtype([('step', 'int32'),
                             ('symbol', '|S1'),
                             ('index', 'int32')]))

Numpy开发者Robert Kern解释：

通常，元组被视为“标量”记录，而列表则会被递归处理。这个规则有助于numpy.array()确定哪些序列是记录，哪些是其他需要递归处理的序列；即哪些序列创建另一个维度，哪些是原子元素。

- unutbu

---

谢谢，但是这样x的形状是(1,)而不是(1,3)吗？ - hatmatrix

当定义结构化数组时，这就是你应该得到的。你可以使用类似于 x['symbol'] 的语法访问列。 - unutbu

谢谢，我会将追加字段作为一个单独的问题发布。 - hatmatrix

链接似乎已经失效：http://web.archive.org/web/20130617020606/http://mail.scipy.org/pipermail/numpy-discussion/2011-September/058390.html - Ashwini Chaudhary

Answer 2

我将展示一种更通用的创建记录数组的方法：

# prepare the array with different types
recarr = np.zeros((4,), dtype=('i4,f4,a10'))

# creating the columns
col1 = [1, 7, 2, 3]
col2 = [1.1, 0.5, 2, 7.45]
col3 = ['This', 'is', 'text', '!!!']

# create a list of tuples from columns
# prepare = zip(col1, col2, col3)  # Python 2

prepare = list(zip(col1, col2, col3))  # Python 3

# assigning value so recarr
recarr[:] = prepare

现在您可以为每个列分配名称：

recarr.dtype.names = ('ID' , 'price', 'text')

然后获取该列的值：

print recarr('price')

- Salvador Dali