Ajout d'un champ à un tableau numpy structuré
Question
Quel est le moyen le plus propre d’ajouter un champ à un tableau numpy structuré? Peut-on le faire de manière destructive ou faut-il créer un nouveau tableau et copier sur les champs existants? Le contenu de chaque champ est-il stocké de manière contiguë en mémoire afin de permettre une telle copie?
La solution
Si vous utilisez numpy 1.3, il existe également numpy.lib.recfunctions.append_fields ().
Pour de nombreuses installations, vous devez importer numpy.lib.recfunctions
pour y accéder. import numpy
ne permettra pas de voir le numpy.lib.recfunctions
Autres conseils
import numpy
def add_field(a, descr):
"""Return a new array that is like "a", but has additional fields.
Arguments:
a -- a structured numpy array
descr -- a numpy type description of the new fields
The contents of "a" are copied over to the appropriate fields in
the new array, whereas the new fields are uninitialized. The
arguments are not modified.
>>> sa = numpy.array([(1, 'Foo'), (2, 'Bar')], \
dtype=[('id', int), ('name', 'S3')])
>>> sa.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3')])
True
>>> sb = add_field(sa, [('score', float)])
>>> sb.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3'), \
('score', float)])
True
>>> numpy.all(sa['id'] == sb['id'])
True
>>> numpy.all(sa['name'] == sb['name'])
True
"""
if a.dtype.fields is None:
raise ValueError, "`A' must be a structured numpy array"
b = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + descr)
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
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