numpy数组作为结构化数组中的数据类型?

时间:2016-09-21 17:04:46

标签: python arrays numpy structured-array

我想知道是否有可能将numpy.array作为结构化数组中的数据类型。这就是这个想法:

import numpy

raw_data = [(1, numpy.array([1,2,3])), 
            (2, numpy.array([4,5,6])), 
            (3, numpy.array([7,8,9]))]

data = numpy.array(raw_data, dtype=[('num', float),
                                    ('arr', numpy.array)])

我有一个由整数和数组组成的元组列表,并希望将其转换为结构化数组。现在,Python抱怨它不理解'numpy.array'数据类型。还有另一种方法来引用数组数据类型吗?

背后的动机是能够做到这样的事情:

print numpy.min(data['arr'], axis=0)
print numpy.min(data['arr'], axis=1)

和其他操作。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

是的,你可以在结构化数组中创建看起来像数组的复合字段;例如:

Selenium

结果如下所示:

import numpy as np
raw_data = [(1, np.array([1,2,3])), 
            (2, np.array([4,5,6])), 
            (3, np.array([7,8,9]))]

tp = np.dtype([('id', int), ('arr', float, (3,))])

x = np.array(raw_data, dtype=tp)