将数据列添加到只有一行的 numpy rec 数组

Question

我需要向 numpy rec 数组添加一列数据。我看到这里有很多答案，但它们似乎不适用于仅包含一行的 rec 数组...

假设我有一个 rec 数组 x:

>>> x = np.rec.array([1, 2, 3])
>>> print(x)
rec.array((1, 2, 3), 
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')])

我想将值 4 附加到一个新列，它有自己的字段名称和数据类型，例如

 rec.array((1, 2, 3, 4), 
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8')])

如果我尝试使用正常 append_fields 方法添加列；

>>> np.lib.recfunctions.append_fields(x, 'f3', 4, dtypes='<i8', 
usemask=False, asrecarray=True)

然后我最终得到

TypeError: len() of unsized object

事实证明，对于只有一行的 rec 数组，len(x) 不起作用，而 x.size 可以。如果我改用 np.hstack()，我会得到 TypeError: invalid type promotion，如果我尝试 np.c_，我会得到一个不想要的结果

>>> np.c_[x, 4]
array([[(1, 2, 3), (4, 4, 4)]], 
  dtype=(numpy.record, [('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')]))

Answer 1

创建初始数组，使其形状为 (1,)；注意额外的括号：

In [17]: x = np.rec.array([[1, 2, 3]])

（如果 x 是您无法通过这种方式控制的输入，您可以在 append_fields() 中使用它之前使用 x = np.atleast_1d(x)。）

然后确保append_fields中给出的值也是一个长度为1的序列：

In [18]: np.lib.recfunctions.append_fields(x, 'f3', [4], dtypes='<i8', 
    ...: usemask=False, asrecarray=True)
Out[18]: 
rec.array([(1, 2, 3, 4)], 
          dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8')])

Answer 2

这是一种无需重新函数即可完成工作的方法：

In [64]: x = np.rec.array((1, 2, 3))
In [65]: y=np.zeros(x.shape, dtype=x.dtype.descr+[('f3','<i4')])
In [66]: y
Out[66]: 
array((0, 0, 0, 0), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])
In [67]: for name in x.dtype.names: y[name] = x[name]
In [68]: y['f3']=4
In [69]: y
Out[69]: 
array((1, 2, 3, 4), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])

从我在 recfunctions 代码中看到的情况来看，我认为它同样快。当然对于单行速度不是问题。通常，这些函数会创建一个具有目标数据类型的新 'blank' 数组，并按名称（可能递归地）将字段从源复制到目标。通常一个数组的记录比字段多很多，所以字段上的迭代相对来说并不慢。

将数据列添加到只有一行的 numpy rec 数组

Adding a data column to a numpy rec array with only one row

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