問題タブ [structured-array]

マスクされた配列を作成する方法を理解しています。名前付き属性を使用してこのデータにアクセスできるように、レコード配列でマスキングを使用したいと思います。マスクされた配列からレコード配列を作成すると、マスキングが「失われた」ように見えます。

レコードにアクセスすると、データはマスクされません。

元の配列とは異なり、次のようになります。

私に何ができる？レコード配列はマスキングをサポートしていませんか？Webを閲覧していると、そうでないことを示唆しているように見えるコード例をいくつか見ましたが、それはあまり明確ではありませんでした。ここで良い答えが得られることを願っています。

numpyの構造化配列にコードを割り当てるこの単純な行を試していましたが、確信が持てませんが、次のように作成した構造化配列のsub_arrayに行列を割り当てると何か問題が発生します。

この段階では、サブアレイの2番目のフィールドは等しくないはずです

ユーザー定義の data-typeを渡して、構造化配列numpy.fromfile(ファイル ヘッダー)を読み取ろうとしています。何らかの理由で、構造化された配列要素がフラットな 1D 配列ではなく 2-D 配列として返されます。

headerfmtそれらをフラットな 1D 配列として読み取るように変更するにはどうすればよいですか?

非常に単純な質問: 複数の列を持つ構造化配列があり、それらの一部 (ただし複数) だけを別の既存の配列で埋めたいと思います。

これは私がしようとしているものです:

これにより、次の将来の警告が表示されます。

main :1: FutureWarning: Numpy は、numpy.diagonal またはレコード配列内の複数のフィールドを選択することによって返された配列に書き込みを行っている (可能性がある) ことを検出しました。このコードは、将来の numpy リリースで壊れる可能性があります。詳細については、numpy.diagonal または arrays.indexing のリファレンス ドキュメントを参照してください。手っ取り早い解決策は、明示的なコピーを作成することです (たとえば、arr.diagonal().copy() または arr[['f0','f1']].copy() を実行します)。

しかし、これは警告ですが、構造化配列は満たされません。これまでのところ、両方の配列を繰り返し処理しており、機能していますが、それは非常に非効率的だと思います。より良い方法はありますか？

同じフィールド名と型を異なる方法で使用して構造体配列を初期化すると、次のようになります。

したがって、タプルのリストを使用した初期化は正常に機能します。

したがって、辞書で初期化することはできません。問題は文字列型です。

問題ありません。何か案は？これは Numpy のバグですか?

でこぼこのバージョン: 1.8.0

Python 2.7.6 (デフォルト、2013 年 11 月 10 日 19:24:24) [MSC v.1500 64 ビット (AMD64)] (win32)

さまざまな数値データ型を持つ NumPy 構造化配列があるとします。基本的な例として、

これをフロートの通常の NumPy 配列にキャストするにはどうすればよいですか?

この回答から、私は使用できることを知っています

しかし、「効率的にパックされたNumPy配列を通常のPythonリストに変換する」ため、明らかに遅いです。

さて、numpy の構造化配列に関するチュートリアルを行った後、いくつかの簡単な例を作成できます。

(私の意図した使用例では、3 つ以上のエントリがあり、非常に長い 1 次元配列が使用されます。) したがって、基本的な計算を実行しようとするまでは、すべてうまくいきます。次のすべてでエラーが発生します。

どうやら、単純な演算子 (+、-、​​、/) は、最も単純な構造化配列でもサポートされていません。または、何か不足していますか？他のパッケージを検討する必要がありますか (パンダとは言わないでください。これは完全にやり過ぎです)。これは当然の能力のように思えるので、少し唖然とします。しかし、ネット上でこれについてのおしゃべりを見つけるのは難しい. これは構造化配列の有用性を著しく制限していませんか? 辞書にパックされた配列ではなく、構造配列を使用するのはなぜですか? これが扱いにくいかもしれない技術的な理由はありますか? あるいは、オーバーロードという骨の折れる作業を実行することが正しい解決策である場合、操作を高速に保ちながらそれをどのように行うのでしょうか?