問題タブ [structured-array]

次のようなdtypeがある場合

その dtype のインスタンスをスカラーとして作成するにはどうすればよいですか。

より良い方法がある場合の背景:

染色体ごとに、ゲノムの塩基に直接マッピングされるスカラーの配列を効率的に表現したいと考えています。これらのゲノム配列の配列は必要ありません。それぞれは、名前/位置で参照したい構造化されたスカラーのセットであり、加算/減算/などを行うことができます。

dtype.type() はおそらく前進する道のようですが、この関数を正しく呼び出すための有用なドキュメントはまだ見つかりません。

だから私が持っていると仮定します：

最後の行は正しくありませんが、うまくいけば、私が現在試みていることを伝えています。

これは恐ろしい考えですか？もしそうなら、正しい考えは何ですか？そうでない場合、それを実装する正しい方法は何ですか?

この種の作品は、しかしひどいです：

Visual Studio は、既に変数が宣言されていても、変数を宣言する必要があることを示しています。

型は Int でしたが、ループを使用して同様の方法で構造化配列を埋めました。今回はループを使用したくありません。ハード コードするだけです。

ありがとう

NumPyargmaxメソッドの使用中に次のエラーが発生しました。何が起こったのかを理解するのを手伝ってくれませんか：

エラーは

以下は問題なく実行されますが：

構造化配列によるエラーのようです。しかし、その理由を説明するのを手伝ってくれる人はいますか?

Python のmemoryviewはorをサポートdatetime64timedeltaしていません。Ok。しかし、またはmemoryviewを含む構造化配列のを作成しようとすると、うまくいくように見えます...変数に割り当てない限り!datetime64timedelta

これは、Python が基本的に機能する方法についての私の理解に深刻な問題をもたらします。(1) とにかく IPythons REPL が出力を割り当て、(2) 関数/クラスには、呼び出し元がその出力で何をしようとしているのかを知る方法がないことを考えるf()と、どのように異なるのでしょうか?x = f()_19memoryview

Python 3.4.1、numpy 1.10.0.dev+fbcc24f、Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64、Scientific Linux リリース 6.6 でコードを実行しています。

編集

Python 3.5、numpy 1.10.4 では、次のようになります。

問題がどこにあるかはよくわかりませんが、numpy でバグを報告しました。

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。

最近、構造化された numpy 配列を操作する際に意味をなさない現象を見てきました。誰かが何が起こっているのかを理解するのを手伝ってくれることを願っています. 問題を説明するために最小限の実例を提供しました。問題はこれです：

ブール値マスクを使用して構造化された numpy 配列にインデックスを付ける場合、これは機能します。

ただし、次の場合はそうではありません。

最小限の作業例を次に示します。

これを実行すると、次の出力が得られます。

ここでは、2 番目の操作が影響を与えていないことがはっきりとわかります。なぜこれが起こるのか誰かが説明できれば、それは大歓迎です。

structured array列と行の名前でアクセスできるPythonでを構築しようとしています。structured arrayこれはnumpyの方法で可能ですか？

例: 私の配列は、おおよそ次の形式である必要があります。

そして、私は次のことを行う可能性が欲しいです:

pythonを使用してこれを行うことは可能ですstructured arraysか、またはそのようなタスクにより適した別のタイプの構造がありますか?