当我尝试将“uint16”字段连接到 NumPy 1.11 或 1.12 (Python 3.5) 中的结构化数组时,遇到类型错误。
import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn
foo = np.array([(1,)],
dtype=[('key', int)])
bar = np.array([(1,np.array([1,2,3]))],
dtype=[('key', int), ('value', 'uint16', 3)])
rfn.join_by('key', foo, bar)
这是错误:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/user/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/recfunctions.py", line 986, in join_by
output.sort(order=key)
File "/home/user/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/ma/core.py", line 5420, in sort
sidx = self.filled(filler).argsort(axis=axis, kind=kind,
File "/home/user/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/ma/core.py", line 3668, in filled
fill_value = _check_fill_value(fill_value, self.dtype)
File "/home/user/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/ma/core.py", line 470, in _check_fill_value
fill_value = np.array(_recursive_set_fill_value(fill_value, ndtype),
File "/home/user/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/ma/core.py", line 436, in _recursive_set_fill_value
output_value.append(np.array(fval, dtype=cdtype).item())
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'
如果我使用“float16”,则不会出现同样的问题。
import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn
foo = np.array([(1,)],
dtype=[('key', int)])
bar = np.array([(1,np.array([1,2,3]))],
dtype=[('key', int), ('value', 'float16', 3)])
rfn.join_by('key', foo, bar)
这只是一个错误吗?或者有什么办法可以防止这个问题吗?
最佳答案
这是一个错误。 This PR部分修复了它,但您似乎偶然发现了一些与 np.ma
和 subdtypes 相关的蠕虫。
至于为什么它适用于 float16
- None
被强制转换为 nan
(一个有问题的功能),而不是出错。
编辑: PR 已合并,这将在 numpy 1.14 中修复
关于python - NumPy 通过 TypeError 进行 join_functions,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44769632/