問題タブ [recarray]

このトピック（構造化されたnumpy配列にフィールドを追加する最もクリーンな方法）についてすでに質問があったことを私は知っています。を参照してください。

構造化されたnumpy配列にフィールドを追加する

しかし、私はそこに与えられた答えについて質問があります...

numpy 1.3を使用している場合は、numpy.lib.recfunctions.append_fields（）もあります。

私はまだnumpy1.3を持っていますが、この関数を認識しません。また、numpyのドキュメントにもそれについて何も見つかりませんでした。関数はどうなりましたか？同じことができる別の機能はありますか？

を使用してファイルを入力しましたgenfromtxtが、一部の値が欠落しているため、マスクされた配列を生成します。マスクされた配列のレコードの値のいくつかにインデックスを付けようとすると、理解できないエラーが発生します。どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。--アレックス

生成:

実行するinput_file[0]と、次のエラーが表示されます。

複数のキーで外部結合を行う場合、numpy.lib.recfunctionsのjoin_by関数に問題があるようです。matplotlib.mlab関数は正しく機能します。再関数バージョンは、いくつかのキーを混合/一致しているようです（私は2つのキーを持っていました：001258と001670、再機能は001258と001670に加えてキー001270と001658を生成しました）。誰かがこの問題に遭遇しましたか？

次の2つのテキストファイルtest.csvとtest2.csvがあります。test.csv：

test2.csv：

次のコードは、正しいマージテーブルと正しくないマージテーブルを生成します。

私はこのようなマスクレコードを持っています

TEST =='GENO'であるPから値を取得するにはどうすればよいですか？これが役立つ場合は、「P」フィールドに値がありません。

psycopg2を使用して、recarray内の大量のデータをpostgresに取り込むための最良の、つまり最小のコーディング方法について簡単に説明したいと思います。私はキャストを使っていくつかのものを見たことがありますが、実際にはそれはまっすぐ進むだろうと思い、ウェブ上で何か良いものを見つけることができました。

例では、200個の変数を含む国勢調査データが、多くの列に対して異なるデータ型の再配列で読み取られています。列名とデータ型を使用してスイープし、postgresに入力したいと思います。

また、psycopy2よりも優れたものがあれば、私は提案を受け入れます。

これは私が見つけたものですが、sqlightと間違った方法になります。

答えは非常に明白だと思いますが、現時点ではわかりません。

レコード配列を通常の ndarray に戻すにはどうすればよいですか?

次の単純な構造化配列があるとします。

次に、次のように変換します。

asarrayとを試しastypeましたが、うまくいきませんでした。

更新 (解決: float64 (f8) の代わりに float32 (f4))

OK、Robert ( x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,)) ) の解決策を試してみましたが、単純な配列で完全に機能します。しかし、変換したい配列を使用すると、奇妙な結果が得られます。

その後：

与えます：

これは、他の数値と別の形状の配列です。私は何を間違えましたか？

私はnumpyにかなり慣れていないので、再配列の値を置き換えようとしています。だから私はこの配列を持っています:

私はこのようなことをしたいと思います:

しかし、それは正しく機能しません。私はこれを行うことができました：

これは機能しますが、再配列全体でそれを行う方法が必要です。誰もがより良い解決策を持っていますか?

配列/再配列全体を特定の列でソートする方法について、かなり簡単な質問があります。たとえば、配列が与えられた場合：

返す最初の列でデータを並べ替えたいと思います。

np.rec.fromrecordsへの1回の呼び出しを使用して、タプルのリストをnumpy再配列に変換する際に、None値を適切に処理する方法はありますか？欠落している値（整数の場合は-1など）がわかっていると仮定して、以下の不自然な例をキャッチして処理するにはどうすればよいですか。

リアレイの他の場所で真のTypeErrorが欠落しないようにするには、フィールドごとにこれを実行する必要があると思います。この変換を適用したい再配列のどこ（つまり、どのフィールド）を分離する方法はありますか？私の実際のユースケースは、pyodbcレコードをnumpy再配列に変換することです。

Numpy rec配列があり、そこからSQLに似た簡単なクエリを実行したいと思いますSELECT * where array['phase'] == "P"。クエリ条件を満たす元の配列の行に対応する各行を含むレコード配列を出力として取得したいと思います。何か案は？私は以前にこれを行ったことがあると確信していますが、機能を思い出せません。

ありがとう