python - 如何创建具有多个不同形状字段的 numpy 结构化数组？

Question

我刚开始使用 numpy 数组，但在创建结构化数组时遇到了问题。我想创建类似于 Matlab 结构的东西，其中字段可以是不同形状的数组。

a=numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6,]);
b=numpy.array([7,8,9]);
c=numpy.array([10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]);

##Doesn't do what I want
data=numpy.array([a, b, c],dtype=[('a','f8'),('b','f8'),('c','f8')]);  

我希望 data['a'] 返回矩阵 a，data['b'] 返回矩阵 b，等等。在 Matlab 中读取时结构，数据以这种格式保存，所以我知道这一定是可能的。

Answer 1

如果不大量扭动 NumPy 的 ARM ，恐怕是不可能的。

看，NumPy 背后的想法是提供同类 数组，即所有具有相同类型的元素数组。这种类型可以是简单的 (int, float...) 或更复杂的 ([('',int),('',float),( '',"|S10")])，但在任何情况下，所有元素都具有相同的类型。这允许一些非常有效的内存布局。

因此，从本质上讲，结构化数组要求字段(各个子 block )无论位置如何都具有相同的大小。检查以下内容:

>>> np.zeros(3,dtype=[('a',(int,3)),('b',(float,5))])

它定义了一个包含三个元素的数组；每个元素由两个子 block 组成，a 和 b； a 是三个 int 的 block ，b 是五个 float 的 block 。但是，一旦您在 dtype 中定义了 block 的初始大小，您就会陷入困境(好吧，您可以随时切换，但那是另一回事了)。 p>

有一个解决方法:使用 dtype=object。这样，您就构建了一个异构项目数组，例如一组不同大小的列表。但是那样你会失去很多 NumPy 的力量。还是举个例子:

>>> x=np.zeros(3, dtype=[('a',object), ('b',object)])
>>> x['a'][0] = [1,2,3,4]
>>> x['b'][-1] = "ABCDEF"
>>> print x
[([1, 2, 3, 4], 0) (0, 0) (0, 'ABCD')]

所以，我们只是构建了一个...对象数组。我在某处放了一个列表，在别处放了一个字符串，它就起作用了。您可以按照相同的示例来构建您想要的数组:

blob = np.array([(a,b,c)],dtype=[('a',object),('b',object),('c',object)])

但是，您真的应该三思而后行，这是否真的是您的目的，另一种结构可能会更有效率。

旁注:请注意上面表达式的 [(a,b,c)] 部分:注意到 () 了吗？您基本上是在告诉 NumPy 构造一个包含 1 个元素的数组，该数组由三个子元素组成(每个子元素对应一个 a,b,c)，每个子元素都是一个对象。如果你不输入 ()，NumPy 会提示很多。

还有最后一条评论:如果您访问像 blob['a'] 这样的字段，您将得到一个大小为 (1,) 和 dtype=object:只需使用 blob['a'].item() 即可取回原始的 (6,) int数组。