的numpy manual提到了numpy.save如何構建嵌套numpy記錄數組?
安妮分析師一直使用大型嵌套記錄陣列代表 她的統計數據使用情況。
是否有可能嵌套記錄數組沒有dtype = object?如果是這樣,怎麼樣?
的numpy manual提到了numpy.save如何構建嵌套numpy記錄數組?
安妮分析師一直使用大型嵌套記錄陣列代表 她的統計數據使用情況。
是否有可能嵌套記錄數組沒有dtype = object?如果是這樣,怎麼樣?
您可以構造嵌套數組您構建嵌套列表以同樣的方式:
nested_list = [['a',1],['b',2],['c',3]]
import numpy as np
nested_array = np.array(nested_list)
是的,就像這樣:
engine_dt = np.dtype([('volume', float), ('cylinders', int)])
car_dt = np.dtype([('color', int, 3), ('engine', engine_dt)]) # nest the dtypes
cars = np.rec.array([
([255, 0, 0], (1.5, 8)),
([255, 0, 255], (5, 24)),
], dtype=car_dt)
print(cars.engine.cylinders)
# array([ 8, 24])
的np.dtype
功能並非絕對必要在這裏,但它通常是好主意,並且每次讓array
都會調用它,這會帶來很小的速度提升。
請注意,rec.array
只在這裏使用.engine
表示法。如果您使用了簡單的np.array
,那麼您會使用cars['engine']['cylinders']
是否https://stackoverflow.com/questions/19201868/how-to-set-dtype-for-nested-numpy-ndarray回答你的問題? – Eric