2012-03-30 13 views
9

Istnieje wiele postów, które prawie na to odpowiedzą, ale albo ich nie rozumiem, albo nie odpowiadają na pytanie:Jak zmienić typ numpy recarray?

Mam recarray wykonany przy użyciu numpy.rec.fromrecords. Powiedz, że chcę przekonwertować niektóre kolumny na zmienne. Jak mam to zrobic? Czy powinienem zmienić się w ndarray i wrócić do recarray?

Odpowiedz

14

Oto przykład przy użyciu astype wykonać konwersję:

import numpy as np 
recs = [('Bill', '31', 260.0), ('Fred', 15, '145.0')] 
r = np.rec.fromrecords(recs, formats = 'S30,i2,f4', names = 'name, age, weight') 
print(r) 
# [('Bill', 31, 260.0) ('Fred', 15, 145.0)] 

age jest dtype <i2:

print(r.dtype) 
# [('name', '|S30'), ('age', '<i2'), ('weight', '<f4')] 

Możemy to zmienić, aby <f4 użyciu astype:

r = r.astype([('name', '|S30'), ('age', '<f4'), ('weight', '<f4')]) 
print(r) 
# [('Bill', 31.0, 260.0) ('Fred', 15.0, 145.0)] 
+0

Dzięki! "Astype" jest nieco bardziej kompaktowy niż odtwarzanie nowej tablicy ... Zakładam, że jest to równoznaczne z wydajnością. Zamieszczam poniżej również moje rozwiązanie, ponieważ zawiera ono informacje o tym, jak modyfikować istniejący typ dtype. – mathtick

11

Tam jest re zasadniczo dwa kroki. Moją przeszkodą było znalezienie sposobu modyfikacji istniejącego dtype. Tak to zrobiłem:

# change dtype by making a whole new array 
dt = data.dtype 
dt = dt.descr # this is now a modifiable list, can't modify numpy.dtype 
# change the type of the first col: 
dt[0] = (dt[0][0], 'float64') 
dt = numpy.dtype(dt) 
# data = numpy.array(data, dtype=dt) # option 1 
data = data.astype(dt)