structured-array

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我有一些非常大的數據集的問題。我需要找到一種堅實而快速的方式來查找/替換我的結構化數組中的條目。我正在尋找一個沒有循環所有條目的解決方案。我知道有C的快速解決方案，但我不知道如何在python的方法。我也想知道，爲了這個目的是否有一個numpy函數！我正在使用Python 2.7.13和numpy 1.12.1！任務：通過設置在切牙在data_centrals名單從data_orphan找到

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轉換numpy的結構數組子集numpy的陣列，而不復制

假設我有以下numpy的結構數組： In [250]: x Out[250]: array([(22, 2, -1000000000, 2000), (22, 2, 400, 2000), (22, 2, 804846, 2000), (44, 2, 800, 4000), (55, 5, 900, 5000), (55, 5, 1000, 5000), (55, 5,

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查找頭的索引結構陣列的頭名的一部分

我的列表中有字符串如 A_list= ['mass_32_', 'mass_40_', 'mass_28_'] 我想從數組找到一個元素的索引只是數字。例如 masses=[32,28] 我想找到一個int在對應於的a_list指數羣衆的索引。 for/while循環的任何建議？

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查看與偏移numpy的結構化陣列的

我有以下numpy的結構化陣列： In [250]: x Out[250]: array([(22, 2, -1000000000, 2000), (22, 2, 400, 2000), (22, 2, 804846, 2000), (44, 2, 800, 4000), (55, 5, 900, 5000), (55, 5, 1000, 5000), (55, 5,

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從列表中創建一個結構化數組

我有一個簡單的元素列表，我試圖從中創建一個structured array。這種幼稚的做法失敗： y = np.array([1,2,3], dtype=[('y', float)]) TypeError: expected an object with a buffer interface 把每個元素在一個元組作品： # Manuel way y = np.array([(1,), (

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PYTHON/NUMPY：處理與普通numpy數組相比較的結構化數組Python2.7

我問這個問題的主要原因是因爲我不完全知道結構化數組與正常數組相比是如何工作的，因爲我找不到適合我的案例。而且，我可能首先錯誤地填充了我的結構化數組。所以，在這裏，我想提出'普通'numpy陣列版本（以及我需要做的）和新的'結構化'陣列版本。我的（最大的）數據集包含大約200e6個對象/行，最多40-50個屬性/列。它們都有相同的數據類型，除了一些特殊的列：'haloid'，'hostid'，'t

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結構化二維Numpy陣列：設置列名和行名

我正試圖找到一個很好的方法來獲取2d numpy數組，並將列名和行名作爲結構化數組附加。例如： import numpy as np column_names = ['a', 'b', 'c'] row_names = ['1', '2', '3'] matrix = np.reshape((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (3, 3)) # TODO: in

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填充的結構化陣列拋出「ndarray不是C連續」錯誤

我正在與以這種方式所定義的結構化陣列工作： scores = np.empty((num_of_imgs, 4), dtype=[('id', 'u4'), ('bestT', 'u8'), ('bestR', 'f8'), ('bestP', 'f8')]) 然後在for循環中我填充它： scores[i] = [id, bestT, bestR, bestP]

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NumPy recfunctions join_by TypeError

當我嘗試在NumPy 1.11或1.12（Python 3.5）中將「uint16」字段連接到結構化數組時，會遇到TypeError。 import numpy as np from numpy.lib import recfunctions as rfn foo = np.array([(1,)], dtype=[('key', int)]) bar = np.array(

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將數據列添加到只有一行的numpy rec陣列中

我需要向numpy rec陣列添加一列數據。我見過很多答案飄在這裏，但他們似乎並不爲僅包含一個排REC陣列工作... 比方說，我有一個REC陣列x： >>> x = np.rec.array([1, 2, 3]) >>> print(x) rec.array((1, 2, 3), dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')]