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法律研究使用 NumPy 从文本形式的记录列表创建 RecArray
要从文本形式的记录列表创建 RecArray，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.core.records.fromrecords()** 方法。名称使用“**names**”参数设置。字段名称，可以以“col1, col2, col3”形式的逗号分隔字符串指定，也可以以['col1', 'col2', 'col3']形式的字符串列表或元组指定。可以使用空列表，在这种情况下使用默认字段名称（'f0'，'f1'，...）。
第一个参数是数据，同一字段中的数据可能是不均匀的——它们将被提升到最高数据类型。dtype 是所有数组的有效 dtype。formats、names、titles、aligned、byteorder 参数，f dtype 为 None，这些参数将传递给 numpy.format_parser 以构造 dtype。如果 formats 和 dtype 都为 None，则将自动检测格式。使用元组列表而不是列表列表可以加快处理速度。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
使用 numpy.array() 方法创建一个新数组 -
arr1 = np.array([[7, 14, 21], [30, 37, 45]]) arr2 = np.array([[11, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]]) arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']])
显示数组 -
print("Array1...
",arr1)
print("Array2...
",arr2)
print("Array3...
",arr3)获取数组的类型 -
print("
Array1 type...
", arr1.dtype)
print("
Array2 type...
", arr2.dtype)
print("
Array3 type...
", arr3.dtype)获取数组的维度 -
print("
Array1 Dimensions...
", arr1.ndim)
print("
Array2 Dimensions...
", arr2.ndim)
print("
Array3 Dimensions...
", arr3.ndim)要从文本形式的记录列表创建 RecArray，请在 Python NumPy 中使用 numpy.core.records.fromrecords() 方法 -
print("
Record Array...
",np.core.records.fromrecords([arr1,arr2,arr3], names = 'col1, col2, col3'))示例
import numpy as np
# Create a new array using the numpy.array() method
arr1 = np.array([[7, 14, 21], [30, 37, 45]])
arr2 = np.array([[11, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]])
arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']])
# Display the arrays
print("Array1...
",arr1)
print("Array2...
",arr2)
print("Array3...
",arr3)
# Get the type of the arrays
print("
Array1 type...
", arr1.dtype)
print("
Array2 type...
", arr2.dtype)
print("
Array3 type...
", arr3.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Array1 Dimensions...
", arr1.ndim)
print("
Array2 Dimensions...
", arr2.ndim)
print("
Array3 Dimensions...
", arr3.ndim)
# To create a recarray from a list of records in text form, use the numpy.core.records.fromrecords() method in Python Numpy
# The names is set using the "names" parameter
# The field names, either specified as a comma-separated string in the form 'col1, col2, col3', or as a list or tuple of strings in the form ['col1', 'col2', 'col3'].
# An empty list can be used, in that case default field names (‘f0’, ‘f1’, …) are used.
print("
Record Array...
",np.core.records.fromrecords([arr1,arr2,arr3], names = 'col1, col2, col3'))输出
Array1...
[[ 7 14 21]
[30 37 45]]
Array2...
[[11. 18. 24. ]
[87.5 65. 23.8]]
Array3...
[['12' 'bbb' 'john']
['5.6' '29' 'k']]
Array1 type...
int64
Array2 type...
float64
Array3 type...
<U4
Array1 Dimensions...
2
Array2 Dimensions...
2
Array3 Dimensions...
2
Record Array...
[[('7', '14', '21') ('30', '37', '45')]
[('11.0', '18.0', '24.0') ('87.5', '65.0', '23.8')]
[('12', 'bbb', 'john') ('5.6', '29', 'k')]]
更新于: 2022年2月10日
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