問題タブ [structured-array]

Numpy 1.16.0 で、同じ (np.float) 型の列を持つ NumPy 構造化配列を非構造化配列に変換したいと考えています。

以前は、次のようにしました。

1.16.0 では、structured_to_unstructuredfunc は に登場しましたnumpy.lib.recfunctions。

しかし、オブジェクト列を持つ配列からのビューの場合、新しいstructured_to_unstructuredビューウェイと古いビューウェイの両方が TypeError をスローします。 Cannot change data-type for object array.

オブジェクト列をまったく含まない構造化配列からのビューでは問題なく動作しますが、オブジェクト フィールドを含む配列から作成された数値列のみを含むビューの場合はクラッシュします。

フォーマットされた文字列を構造化配列に入れる必要があります (文字列は JSON 形式の 2D テーブルで、すべての列は ですobjects)。今、私はそうしています：

しかし、それは非常に冗長に思えます。直接的な方法はありますか？

Python 3 で numpy ライブラリを使用しています。最初の 2 次元に名前が付けられた 3 次元配列が必要です。

3次元配列を作成しました。このように配列にアクセスしたい

これが可能かどうかはわかりません。

これが私がやったことです：

ありがとうございました！

エラーメッセージは

@jit がなくても問題なく動作します。

私が本当に達成しようとしているのは、カスタム dtype スカラーのリストを作成することです。私は次の代替案を試しました：

• 要素数が事前にわからないため、numpy 配列は適切ではありません。
• でこぼこのベクトルのリストには、あまりにも多くの数値インデックスが必要です。これは私が避けようとしているものです
• 辞書のリストは (おそらく) 大量のメモリを消費します
• jitted クラスの numpy 配列は、上記の他のバリアントに比べて遅すぎます。

更新: これまでに取得できた最も遠いポイントは次のとおりです。

ただし、これはスカラーではなく、サイズが 1 の配列です (@jit の有無にかかわらず)。

アップデート2:

Recfunctions はまだ numba でカバーされていません。