假设我有一些简单的数据
y = [[datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1],
[datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1],
[datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1]]
我想要一个与之对应的 numpy 记录数组。看来我应该能够做到这一点:
np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', object),('x','f')] )
或者这个
np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', '|O8'),('x','f')] )
或者这个
np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', 'V'),('x','f')] )
但是他们每个人都返回一个错误,要么
ValueError: Setting void-array with object members using buffer.
或
TypeError: expected a readable buffer object
那么,假设它是可能的,我该如何设置它呢?
最佳答案
您可以使用元组代替记录列表:
>> y = [(datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1),
... (datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1),
... (datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1)]
>> np.rec.array(y, dtype=[('timestamp', object), ('x','f')])
rec.array([(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 1), 2.0999999046325684),
(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 2), -3.0999999046325684),
(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 3), 0.10000000149011612)],
dtype=[('timestamp', '|O8'), ('x', '<f4')])
关于python - 如何使用数据类型(datetime,float)制作一个 numpy recarray?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10032809/