問題タブ [recarray]

ファイル データを numpy 再配列にロードし、その後、既知のギャップを NaN で埋めています。ただし、ギャップを埋めて配列を再割り当てするために、再配列のフィールドのサイズを増やす方法が見つかりません。私の問題の例 (以下) は、大きな形状から小さな形状へのブロードキャストに関する値エラーをスローします。

Python 2.7.6.1、numpy 1.8.1-6 を使用

ありがとう、ロブ

私はこのようなcsvファイルを持っています

データは次を使用して読み取られます

そしてこのようにプロットされた

一意の値のみを取得してプロットしたいと思います。現在の行と異なる場合にのみ、行をインポートすることは可能ですか? 次に、データを使用してプロットします。

私はrecarraycsvファイルを読んで得たものを持っています。列のサブセットを連続浮動小数点配列に変換することに興味があります。それらをリストに変換したり、1つずつ積み重ねたりすることは避けたいです。https://stackoverflow.com/a/11792956とhttps://stackoverflow.com/a/7842620で提案を試しましたが、

ValueError: 新しい型は配列と互換性がありません。

これが私のコードです：

「面白い」ことは、1つの列のみを抽出する場合、またはrecarray作成された列を使用する場合です

変換が機能します。

numpy 構造化配列の列をより効率的に割り当てる方法を探しています。

例：

私のマシンでは、構造化配列の列への同じ割り当てよりも 2 倍以上高速に実行されます。

Fortran順序で作成testしてみましたが、役に立ちませんでした。おそらく、フィールドはメモリ内でインターリーブされたままです。

ここで何か考えがある人はいますか？低レベルの numpy インターフェイスと cython が役に立てば喜んで使用します。

編集 1: hpaulj の回答に応じて

再配列列の割り当てと「通常の」配列列の割り当ての明らかな同等性は、後者が行優先順で作成された場合にのみ得られます。列優先の順序付けでは、2 つの割り当ては同等とは言えません。

行優先

列優先

列優先の順序付けの場合、2 つのバッファーはもはや同一ではないことに注意してください。

次のように data というフィールドで rearray r を定義すると

データ フィールドは、浮動小数点数ではなく内部再配列バッファーを参照します。確かに、走っている

収量

[0]ではなく。失敗の理由は、rearray に既に data というメンバーが含まれているため、data というフィールドが無視されるためだと思われます。recarray の既存のメンバーの名前を使用しようとすると、同じ問題が発生します。

私の質問は次のとおりです。

1)再配列のこの制限を回避することは可能ですか?またその方法は?

2) この制限は将来解除される可能性がありますか?

構造化/リキャリーを構築するときの型変換の動作に混乱しています:

この単純な例では、数値フィールドを使用しますが、型を文字列として定義しています。

生成するもの:

そのため、値は空の文字列に変換されましたが、これはあなたが期待するものではありません:

string を生成します'1.0'。この動作の原因は何ですか?