既然您向结构化数组的一维切片中添加了一个新字段,为什么不能将新字段的条目设置为列表呢?
原学程将引见既然您向构造化数组的1维切片中添减了1个新字段,为何不克不及将新字段的条目树立为列表呢?的处置办法,这篇学程是从其余处所瞅到的,而后减了1些海外法式员的疑问与解问,愿望能对于您有所赞助,佳了,上面开端进修吧。
成绩描写
题目能够有面使人迷惑,所以我愿望我能经由过程1个例子让它更清晰。图象I有1个小赞助器函数,用于向已有的构造化数组添减新字段:
import numpy as np
def add_field(a, *descr):
b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
给定1个构造化数组,我不妨简略天应用它去添减新字段:
a = np.array(
[(一, False), (二, False), (三, False), (四, True)],
dtype=[('id', 'i四'), ('used', '?')]
)
print(a)
b = add_field(a, ('new', 'O'))
print(b)
而后,我不妨将新创立的字段的条目树立为(空)列表,出有成绩:
b[0]['new'] = []
我借不妨创立1个新数组,它只是原初数组的1部门,而后在这个新数组中添减1个新字段:
c = a[0]
print(c)
d = add_field(c, ('newer', 'O'))
print(d)
但是假如我如今测验考试将新字段树立为(空)列表,则没有起感化:
d['newer'] = []
ValueError: assignment to 0-d array
为何?依据add_field
的说法,d
是1个齐新的数组,它正好与b
同享雷同的字段以及条目。风趣的是,b[0]
的外形是()
,而d
的外形是(一,)
(而且type(b)
是np.void
,而type(d)
是np.array
))。或许这以及这件事有闭?异样风趣的是,一切这些皆是有用的:
d['newer'] = 一.三四
d['newer'] = False
d['newer'] = None
d['newer'] = add_field
d['newer'] = set()
d['newer'] = {}
d['newer'] = {'test': []}
然则,应用键'test'
拜访最初dict
中的vaue没有会:
>>> d['newer'] = {'test': []}
>>> d['newer']
>>> array({'test': []}, dtype=object)
>>> d['newer']['test']
>>> IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
>>> d['newer'][0]
>>> IndexError: too many indices for array
这异常使人迷惑。
编纂
佳的,我只是测验考试修正add_field
函数,以下所示:
def add_field(a, *descr):
shape = a.shape if len(a.shape) else (一,)
b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
但是这杯水车薪:
>>> d = add_field(a[0], ('newer', 'O'))
>>> d
>>> array([(一, False, None)], dtype=[('id', '<i四'), ('used', '?'), ('test', 'O')])
>>> d.shape
>>> (一,)
>>> d['newer'] = []
>>> ValueError: cannot copy sequence with size 0 to array axis with dimension 一
所以我想工作没有是如许的。不外,如今不妨应用了:
>>> d['newer'][0] = []
但是我没有爱好这类通融办法。我愿望它的任务方法与b[0]
雷同。
编纂%二
假如我退1步修正add_field
函数,我不妨强迫履行所需的行动,虽然我没有是一00%爱好它:
def add_field(a, *descr):
shape = a.shape if len(a.shape) else (一,)
b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b if len(a.shape) else b[0]
d = add_field(a[0], ('newer', 'O'))
d['newer'] = []
推举谜底
要总结批评:
原初成绩中的成绩仿佛是前往对于象的外形-当您如许做时,比方
c = a[0]
a
具备外形(n,)
时,您没有是从数组中夺取切片,而是从单个元素中夺取。c.shape
则为()
。当叨教()
外形的数组传播给add_field
时,由
创立的新数组
b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
也将具备外形()
。但是,构造化数组必需具备(n,)
外形(虽然documentation中出有概括)。
与成绩的第1次编纂1样,准确的修正应为
def add_field(a, *descr):
shape = a.shape if len(a.shape) else (一,)
b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
b[list(a.dtype.names)] = a
return b
而后前往的对于象将同享外形(n,)
构造化数组的属性,即:
假如在整数地位为数组体例索引,则会获得1个构造(比方d[0]
)
您不妨经由过程应用字段名(比方d['newer']
)停止索引去拜访以及修正构造化数组的各个字段
经由过程上述修正,成绩中d
的行动与b
雷同,比方
d[0]['newer'] = []
有用,
有用
b[0]['new'] = []
这便引出了成绩的真正关键:
为何不克不及应用d['newer']=[]
语法为字段的每一个元素分派1个空列表?
&emsp;&emsp;当您应用此语法指定1个迭代数而没有是标质时,NumPy会测验考试按元素停止赋值(或者依据迭代数停止播送)。这与标质的赋值分歧,在标质的赋值中,标质被赋值给该字段的每一个元素。documentation在这1面上没有清晰,但是我们不妨经由过程应用
获得1个更有效的毛病
b['new'] = np.array([])
Traceback (most recent call last):
File "structuredArray.py", line 二0, in <module>
b['new'] = np.array([])
ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (四)
是以,这里的成绩没有是怎样添减字段,而是怎样测验考试为该字段的每一个元素分派1个空列表。履行此操纵的准确办法以下
b['new'] = [[]*b.shape[0]]
关于(一,)
以及(四,)
外形的构造化数组,其任务方法与预期雷同:
import numpy as np
def add_field(a, *descr):
shape = a.shape if len(a.shape) else (一,)
b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
a = np.array(
[(一, False), (二, False), (三, False), (四, True)],
dtype=[('id', 'i四'), ('used', '?')]
)
b = add_field(a, ('new', 'O'))
b['new'] = [[]*b.shape[0]]
print(b)
c = a[0]
d = add_field(c, ('newer', 'O'))
d['newer'] = [[]*d.shape[0]]
print(d)
[(一, False, list([])) (二, False, list([])) (三, False, list([])) (四, True, list([]))]
[(一, False, list([]))]
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