在NumPy中,结构化数组是一种特殊类型的数组,其中的元素可以是不同类型的数据。要将字段添加到结构化NumPy数组中,你可以使用numpy.lib.recfunctions.append_fields
函数。以下是一个示例,演示如何向现有的结构化数组添加新字段:
import numpy as np
from numpy.lib.recfunctions import append_fields
# 创建一个初始的结构化数组
dtype = [('field1', int), ('field2', float)]
data = np.array([(1, 2.0), (3, 4.0)], dtype=dtype)
print("Original array:")
print(data)
# 定义要添加的新字段及其数据
new_field_name = 'field3'
new_field_data = [5, 6] # 与原始数组中的元素数量相同
new_field_dtype = int # 新字段的数据类型
# 向结构化数组中添加新字段
updated_data = append_fields(data, new_field_name, new_field_data, usemask=False, asrecarray=True)
print("
Updated array:")
print(updated_data)
输出:
Original array:
[(1, 2.) (3, 4.)]
Updated array:
[(1, 2., 5) (3, 4., 6)]
在这个例子中,我们首先创建了一个包含两个字段(整数和浮点数)的结构化数组。然后,我们定义了要添加的新字段的名称、数据和数据类型。最后,我们使用append_fields
函数将新字段添加到结构化数组中,并打印更新后的数组。
注意:usemask=False
表示我们不使用掩码数组,asrecarray=True
表示我们希望返回的是一个numpy.recarray
对象,这是NumPy 1.16之前的默认行为。如果你使用的是NumPy 1.16或更高版本asrecarray
参数已经被弃用,可以省略。
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