将 numpy Void 数组转换为记录数组？

Question

我有一个 numpy 数组，其中包含 8 个 16 字节长的无效记录，如下所示：

array([[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]], 
       dtype='|V16')

并且需要将其转换为一个包含 8 个 16B 长的自定义数据类型记录的数组，如下所示：

[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')]

我怎样才能做到这一点？

我试过了array.astype(self.dtype, copy=False, casting="unsafe"), 但我得到

ValueError: setting an array element with a sequence.

这对我来说意义不大。

此数据来自 PyOpenCL（内存映射缓冲区），我无法真正更改输入格式或数据类型。

Answer 1

只要字节数匹配，view就可以进行这种变换。它只是改变了数据缓冲区的方式 'viewed'.

In [36]: dt=np.dtype([(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')])
In [37]: dt
Out[37]: dtype([(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')])

In [39]: x = np.zeros((3,), dtype=dt)
In [40]: x
Out[40]: 
array([(0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0)],
      dtype=[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')])
In [41]: x.view('|V16')
Out[41]: 
array([[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
       [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]],
      dtype='|V16')
In [42]: x.view('|V16').view(dt)
Out[42]: 
array([(0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0), (0, 0, 0, 0)],
      dtype=[(('x', 's0'), '<u4'), (('y', 's1'), '<u4'), (('z', 's2'), '<u4'), ('padding0', '<u4')])

我经常需要通过实验来确定 astype 或 view 是转换结构化数组的正确方法。

将 numpy Void 数组转换为记录数组？

Converting numpy Void array to record array?

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