numpy.core.records.array

numpy.core.records.array(object, dtype=None, shape=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None, copy=True)

Функция core.records.array() создает массив записей из массивов и других массиво-подобных объектов.

Параметры:
object - подобный массиву объект
Список или кортеж, а так же лбая функция или объект с методом, возвращаеющие список или кортеж.
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.
offset - целое число (необязательный)
Задает смещение с которого начинается чтение буфера.
strides - кортеж целых чисел (необязательный)
Целые числа определяют сколько байтов в памяти занимает каждый элемент массива.
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 класс dtype.
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'], то a['p'] эквивалентно a['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.
copy - False или True (необязательный)
Если этот параметр установлен в True (по умолчанию), то объект копируется. В противном случае копирование происходит только если метод __array__ объекта возвращает копию, если object является вложенной последовательностью, если треуется доступ к определенным параметрам массива (dtype, order и т.д.)
Возвращает:
результат - массив записей NumPy
Массив записей, созданный из указанного объекта.


Примеры

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> 
>>> np.core.records.array(a)
rec.array([[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]], 
          dtype=int32)
>>> 
>>> b = [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]
>>> c = np.core.records.array(b, formats = ['i2', 'f2'], names = ('x', 'y'))
>>> 
>>> c
rec.array([(1, 1.0), (2, 4.0), (3, 9.0)], 
          dtype=[('x', '<i2'), ('y', '<f2')])
>>> 
>>> c['x']
array([1, 2, 3], dtype=int16)
>>> 
>>> c['y']
array([ 1.,  4.,  9.], dtype=float16)