我认为答案很明显，但我目前没有看到它。 如何将记录数组转换回普通的ndarray？ 假设我有以下简单的结构化数组：x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8')]) 然后我想将...

我有一个相对简单的问题，关于如何按照给定的列对整个数组/记录数组进行排序。例如，给定数组：import numpy as np data = np.array([[5,2], [4,1], [3,6]]) 我想按照第一列的数据来排序，以返回：array([[3,6], [4,1], [5,2]])

我正在尝试使用Cython创建一个函数，该函数通过定义Cython结构类型来接受NumPy结构化数组或记录数组。假设我有以下数据： a = np.recarray(3, dtype=[('a', np.float32), ('b', np.int32), ('c', '|S5'), ('d...

是否有可能初始化一个numpy recarray来保存字符串，而不需要预先知道字符串的长度? 假设以下是一个（编造的）例子:mydf = np.empty( (numrows,), dtype=[ ('file_name','STRING'), ('file_size_MB',float) ...

我有一个起始数组，例如：[(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372]) (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])] 第一列是一个int，第二列是一个floats列表。我需要添加一个名为'USNG'的...

我知道关于这个主题已经有一个问题（向结构化numpy数组添加字段的最简洁方法），请参见 向结构化numpy数组添加字段 但是，我对那里给出的答案有一个问题... 如果您使用的是numpy 1.3，则还有numpy.lib.recfunctions.append_fields（） ...

我想要子类化numpy的ndarray。然而，我无法改变数组。为什么self = ...不能改变数组？谢谢。 import numpy as np class Data(np.ndarray): def __new__(cls, inputarr): obj = ...

假设我使用相同的dtype创建了两个recarray，并将它们堆叠在一起：>>> import numpy as np >>> dt = [('foo', int), ('bar', float)] >>> a = np.empty(2, ...

我试图获取一个 recarray 的列标题，并遇到了很大的麻烦。如果我使用pylab的csv2rec函数读入一个.csv文件，我可以通过以下方式访问列标题：from pylab import csv2rec x = csv2rec(file.csv) x.column1 x.column2 其...

我有一个Numpy记录数组，想要进行类似于SQL的快速查询：SELECT * where array['phase'] == "P"。我希望得到一个记录数组作为输出，每行对应于原始数组中符合查询条件的一行。有什么想法吗？我相信我以前做过这个，但只是想不起来函数名称。 谢谢。 rec.arr...