numpy.core.records.fromarrays
numpy.core.records.fromarrays(arrayList, dtype=None, shape=None, formats=None, names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None)
Функция core.records.fromarrays() создает массив записей из списка массивов.
-
- arrayList - список массивов
- Список одномерных массивов с одинаковым количество элементов .
- dtype - тип данных NumPy (необязательный)
- Определяет тип данных выходного массива.
- shape - целое число, список или кортеж целых чисел
- Задает размеры необходимого массива - целое число или кортеж целых чисел.
- formats - список типов данных (необязательный)
- Список (не кортеж) типов данных для каждого поля (столбца), например,
['U2','i2','f4','f2']
. Указание типов данных напрямую, например[int, complex, int, int, float]
не поддерживается. Учитывая, что символьные форматы типов данных несколько ограничены, рекомендуется использовать определение типов через классdtype
. - names - кортеж строк (необязательный)
- Определяет имя каждого поля массива записей.
- titles - кортеж строк (необязательный)
- Псевдонимы имен столбцов, которые могут использоваться для уточнения имен столбцов или их назначения. При этом имена и псевдонимы эквивалентны, например, если имя полей массива
a
['p', 'q']
, а псевдонимы полей['p_prime', 'q-prime']
, тоa['p']
эквивалентноa['p_prime']
. - aligned - True или False (необязательный)
- Выравнивает поля в памяти так же как это делает С-компилятор. По умолчанию aligned=False.
- byteorder - {‘<’, ‘>’, ‘=’} (необязательный)
- Определяет порядок байтов для всех полей.
-
- результат - массив записей NumPy
- Массив записей свормированный из списка массивов.
Смотрите так же:
core.records.array
,
core.records.fromfile
,
core.records.fromrecords
,
core.records.fromstring
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.array(['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
>>> b = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> c = np.array(['y1', 'y2', 'y3', 'y4'])
>>> d = np.array([1, 4, 9, 16])
>>>
>>> rec = np.core.records.fromarrays([a,b,c,d],formats = ['U2','i2','U2','f2',], names='a,b,c,d')
>>>
>>>
>>> rec
rec.array([('x1', 1, 'y1', 1.0), ('x2', 2, 'y2', 4.0), ('x3', 3, 'y3', 9.0),
('x4', 4, 'y4', 16.0)],
dtype=[('a', '<U2'), ('b', '<i2'), ('c', '<U2'), ('d', '<f2')])
>>>
>>> rec[1]
('x2', 2, 'y2', 4.0)
>>>
>>> rec[2]
('x3', 3, 'y3', 9.0)
>>>
>>>
>>> rec.a
array(['x1', 'x2', 'x3', 'x4'],
dtype='<U2')
>>>
>>> rec.b
array([1, 2, 3, 4], dtype=int16)