A adição de um campo para uma matriz numpy estruturado
Pergunta
O que é a forma mais limpa para adicionar um campo para uma matriz numpy estruturado? isso pode ser feito destrutiva, ou é necessário para criar uma nova matriz e copiar os campos existentes? São o conteúdo de cada campo armazenado de forma contígua na memória para que essa cópia pode ser feito de forma eficiente?
Solução
Se você estiver usando numpy 1.3, há também numpy.lib.recfunctions.append_fields ().
Para muitas instalações, você precisa import numpy.lib.recfunctions
acessar este. import numpy
não permitirá um para ver o numpy.lib.recfunctions
Outras dicas
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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