Python的memoryview不支持datetime64或timedelta。但是当我尝试创建一个包含datetime64或timedelta的结构化数组的memoryview时，它似乎可以工作……除非我将其赋值给变量！ In [19]: memoryview(zeros(10, dty...

我想找到一种好的方法将一个2D的numpy数组转化为带有列名和行名的结构化数组。例如：import numpy as np column_names = ['a', 'b', 'c'] row_names = ['1', '2', '3'] matrix = np.reshape((...

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...

我有一个简单的元素列表，我正在尝试将其制作成结构化数组。 这种天真的方法失败了：y = np.array([1,2,3], dtype=[('y', float)]) TypeError: expected an object with a buffer interface 把每个元素放进一...

好的，经过学习numpy结构化数组的教程后，我能够创建一些简单的示例： from numpy import array, ones names=['scalar', '1d-array', '2d-array'] formats=['float64', '(3,)float64', '(2,...

我正在使用numpy中的结构化数组进行一些工作（最终将其转换为pandas dataframe）。 现在，我通过读取一些数据（实际上是内存映射一些数据），然后根据用户指定的约束条件对其进行过滤来生成此结构化数组。然后，我想将这些数据从我读取它们的形式（所有内容都是int类型，以便在读取它们的...

非常简单的问题：我有一个结构化数组，包含多个列，我想用另一个预先存在的数组填充其中的某些列（但不止一列）。 这是我尝试的方式： strc = np.zeros(4, dtype=[('x', int), ('y', int), ('z', int)]) x = np.array([2, 3...