numpy.recarray

class numpy.recarray(shape, dtype=None, buf=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, byteorder=None, aligned=False, order='C')

构造一个允许使用属性访问字段的 ndarray.

数组可能具有包含字段的数据类型,类似于电子表格中的列.一个例子是 [(x, int), (y, float)] ,其中数组中的每个条目都是 (int, float) 对.通常,这些属性使用字典查找来访问,例如 arr['x'] 和 arr['y'] .记录数组允许将字段作为数组的成员访问,使用 arr.x 和 arr.y .

参数:

shape元组

输出数组的形状.

dtypedata-type,可选

所需的数据类型.默认情况下,数据类型由 formats , names , titles , aligned 和 byteorder 确定.

formats数据类型列表,可选

包含不同列的数据类型的列表,例如 ['i4', 'f8', 'i4'] . formats 不支持直接使用类型的新约定,即 (int, float, int) .请注意, formats 必须是列表,而不是元组.鉴于 formats 有些局限性,我们建议改为指定 dtype .

namesstr 的元组,可选

每个列的名称,例如 ('x', 'y', 'z') .

bufbuffer,可选

默认情况下,将创建一个具有给定形状和数据类型的新数组.如果指定了 buf 并且是一个暴露缓冲区接口的对象,则该数组将使用现有缓冲区中的内存.在这种情况下,可以使用 offset 和 strides 关键字.

返回:

recrecarray

给定形状和类型的空数组.

其他参数:

titlesstr 的元组,可选

列名的别名.例如,如果 names 是 ('x', 'y', 'z') 并且 titles 是 ('x_coordinate', 'y_coordinate', 'z_coordinate') ,那么 arr['x'] 等价于 arr.x 和 arr.x_coordinate .

byteorder{‘<’, ‘>’, ‘=’},可选

所有字段的字节顺序.

alignedbool,可选

在内存中像 C 编译器一样对齐字段.

strides整数元组,可选

buf 根据这些步幅进行解释(步幅定义了每个数组元素,行,列等在内存中占据的字节数).

offsetint, optional

从此偏移量开始读取缓冲区 ( buf ).

order{‘C’, ‘F’},可选

行优先(C 样式)或列优先(Fortran 样式)顺序.

参见

numpy.rec.fromrecords

从数据构造一个记录数组.

numpy.record

recarray 的基本数据类型.

numpy.rec.format_parser

从格式,名称,标题确定数据类型.

注释

此构造函数可以与 empty 进行比较:它创建一个新的记录数组,但不使用数据填充它.要从数据创建记录数组,请使用以下方法之一:

1. 创建一个标准 ndarray 并使用 arr.view(np.recarray) 将其转换为记录数组

2. 使用 buf 关键字.

3. 使用 np.rec.fromrecords .

示例

Try it in your browser!

创建一个包含两个字段的数组, x 和 y :

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i8')])
>>> x
array([(1., 2), (3., 4)], dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i8')])

>>> x['x']
array([1., 3.])

将数组视为记录数组:

>>> x = x.view(np.recarray)

>>> x.x
array([1., 3.])

>>> x.y
array([2, 4])

创建一个新的空记录数组:

>>> np.recarray((2,),
... dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)]) 
rec.array([(-1073741821, 1.2249118382103472e-301, 24547520),
       (3471280, 1.2134086255804012e-316, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])

Go BackOpen In Tab

属性:

T

转置数组的视图.

base

如果内存来自其他对象,则为基对象.

ctypes

一个简化数组与 ctypes 模块交互的对象.

data

指向数组数据起点的 Python 缓冲区对象.

device

dtype

数组元素的数据类型.

flags

关于数组内存布局的信息.

flat

一个在数组上进行 1-D 迭代的迭代器.

imag

数组的虚部.

itemset

itemsize

一个数组元素以字节为单位的长度.

mT

矩阵转置数组的视图.

nbytes

数组元素占用的总字节数.

ndim

数组维度的数量.

newbyteorder

ptp

real

数组的实部.

shape

数组维度的元组.

size

数组中元素的数量.

strides

遍历数组时,在每个维度中步进的字节数的元组.

方法

all ([axis, out, keepdims, where])	如果所有元素的计算结果都为 True,则返回 True.
any ([axis, out, keepdims, where])	如果 a 的任何元素的计算结果为 True,则返回 True.
argmax ([axis, out, keepdims])	返回沿给定轴的最大值的索引.
argmin ([axis, out, keepdims])	返回沿给定轴的最小值的索引.
argpartition (kth[, axis, kind, order])	返回将对该数组进行分区的索引.
argsort ([axis, kind, order])	返回将对该数组进行排序的索引.
astype (dtype[, order, casting, subok, copy])	数组的副本,转换为指定的类型.
byteswap ([inplace])	交换数组元素的字节
choose (choices[, out, mode])	使用索引数组从一组选择构造一个新数组.
clip ([min, max, out])	返回一个数组,其值限制在 [min, max] 范围内.
compress (condition[, axis, out])	返回沿给定轴的此数组的选定切片.
conj ()	对所有元素进行复共轭.
conjugate ()	返回复共轭,按元素计算.
copy ([order])	返回数组的副本.
cumprod ([axis, dtype, out])	返回沿给定轴的元素的累积乘积.
cumsum ([axis, dtype, out])	返回沿给定轴的元素的累积和.
diagonal ([offset, axis1, axis2])	返回指定的对角线.
dump (file)	将数组的 pickle 转储到指定的文件.
dumps ()	将数组的 pickle 作为字符串返回.
fill (value)	用标量值填充数组.
flatten ([order])	返回一个折叠成一维的数组的副本.
getfield (dtype[, offset])	将给定数组的字段作为某种类型返回.
item (args)	将数组的元素复制到标准 Python 标量并返回.
max ([axis, out, keepdims, initial, where])	返回沿给定轴的最大值.
mean ([axis, dtype, out, keepdims, where])	返回沿给定轴的数组元素的平均值.
min ([axis, out, keepdims, initial, where])	返回沿给定轴的最小值.
nonzero ()	返回非零元素的索引.
partition (kth[, axis, kind, order])	以某种方式部分地对数组中的元素进行排序,使得第 k 个位置的元素的值位于已排序数组中的位置.
prod ([axis, dtype, out, keepdims, initial, ...])	返回给定轴上数组元素的乘积.
put (indices, values[, mode])	对于 indices 中的所有 n ,设置 a.flat[n] = values[n] .
ravel ([order])	返回一个扁平化数组.
repeat (repeats[, axis])	重复数组的元素.
reshape (shape, /, \[, order, copy])	返回一个包含相同数据但具有新形状的数组.
resize (new_shape[, refcheck])	就地更改数组的形状和大小.
round ([decimals, out])	返回 a ,其中每个元素都四舍五入到给定的小数位数.
searchsorted (v[, side, sorter])	找到应将 v 的元素插入 a 中的索引以保持顺序.
setfield (val, dtype[, offset])	将一个值放入由数据类型定义的字段中的指定位置.
setflags ([write, align, uic])	分别设置数组标志 WRITEABLE,ALIGNED,WRITEBACKIFCOPY.
sort ([axis, kind, order])	就地对数组进行排序.
squeeze ([axis])	从 a 中移除长度为 1 的轴.
std ([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where])	返回给定轴上数组元素的标准差.
sum ([axis, dtype, out, keepdims, initial, where])	返回给定轴上数组元素的总和.
swapaxes (axis1, axis2)	返回一个 axis1 和 axis2 互换的数组视图.
take (indices[, axis, out, mode])	返回一个由给定索引处的 a 的元素组成的数组.
tobytes ([order])	构造包含数组中原始数据字节的 Python 字节.
tofile (fid[, sep, format])	将数组作为文本或二进制(默认)写入文件.
tolist ()	将数组作为 a.ndim 级的 Python 标量嵌套列表返回.
trace ([offset, axis1, axis2, dtype, out])	返回数组沿对角线的和.
transpose (axes)	返回一个轴已转置的数组视图.
var ([axis, dtype, out, ddof, keepdims, where])	返回给定轴上数组元素的方差.
view ([dtype][, type])	具有相同数据的数组的新视图.

dot
field
to_device