鉴于您将新字段添加到结构化数组的一维切片中，为什么不能将新字段的条目设置为列表？

Question

标题可能有点混乱，所以我希望我能借助一个例子来解释清楚。图片我有一个小辅助函数，可以将新字段添加到现有的结构化数组中：

import numpy as np


def add_field(a, *descr):
    b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
    for name in a.dtype.names:
        b[name] = a[name]
    return b

给定一个结构化数组，我可以简单地使用它来添加新字段：

a = np.array(
    [(1, False), (2, False), (3, False), (4, True)],
    dtype=[('id', 'i4'), ('used', '?')]
)
print(a)
b = add_field(a, ('new', 'O'))
print(b)

然后我可以毫无问题地将新创建字段的条目设置为（空）列表：

b[0]['new'] = []

我也可以创建一个新数组，它只是原始数组的一部分，然后向这个新数组添加一个新字段：

c = a[0]
print(c)
d = add_field(c, ('newer', 'O'))
print(d)

但是如果我现在尝试将新字段设置为一个（空）列表，它不起作用：

d['newer'] = []

ValueError: assignment to 0-d array

这是为什么？根据 add_field，d 是一个全新的数组，恰好与 b 共享相同的字段和条目。有趣的是，b[0]的形状是()，而d的形状是(1,)（还有type(b)是np.void而type(d) 是 np.array)。也许这与它有关？同样有趣的是，所有这些都有效：

d['newer'] = 1.34
d['newer'] = False
d['newer'] = None
d['newer'] = add_field
d['newer'] = set()
d['newer'] = {}
d['newer'] = {'test': []}

但是，使用键 'test' 访问最后 dict 中的值不会：

>>> d['newer'] = {'test': []}
>>> d['newer']
>>> array({'test': []}, dtype=object)
>>> d['newer']['test']
>>> IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
>>> d['newer'][0]
>>> IndexError: too many indices for array

这很令人困惑。

编辑

好吧，我只是试着像这样修改 add_field 函数：

def add_field(a, *descr):
    shape = a.shape if len(a.shape) else (1,)
    b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
    for name in a.dtype.names:
        b[name] = a[name]
    return b

但这没有帮助：

>>> d = add_field(a[0], ('newer', 'O'))
>>> d
>>> array([(1, False, None)], dtype=[('id', '<i4'), ('used', '?'), ('test', 'O')])
>>> d.shape
>>> (1,)
>>> d['newer'] = []
>>> ValueError: cannot copy sequence with size 0 to array axis with dimension 1

所以我猜不是这样。然而，这现在有效：

>>> d['newer'][0] = []

但我不喜欢这种解决方法。我希望它能像 b[0].

一样工作

编辑 2

如果我进一步修改 add_field 函数，我可以强制执行想要的行为，尽管我不是 100% 喜欢它：

def add_field(a, *descr):
    shape = a.shape if len(a.shape) else (1,)
    b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
    for name in a.dtype.names:
        b[name] = a[name]
    return b if len(a.shape) else b[0]

d = add_field(a[0], ('newer', 'O'))
d['newer'] = []

Answer 1

总结评论：

原始问题中的问题似乎是返回对象的形状 - 当您这样做时

c = a[0]

a 的形状为 (n,) 你不是从数组中取出一个切片而是一个元素。 c.shape那么就是()。当您将形状数组 () 传递给 add_field 时，

创建的新数组

b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])

也将具有形状 ()。但是，结构化数组必须具有 (n,) 的形状（尽管 documentation 中未概述）。

与问题的第一次编辑一样，正确的修改是

def add_field(a, *descr):
    shape = a.shape if len(a.shape) else (1,)
    b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
    b[list(a.dtype.names)] = a
    return b

返回的对象将共享形状 (n,) 结构化数组的属性，其中：

如果您在整数位置索引数组，您将得到一个结构（例如 d[0]）
您可以通过使用字段名称进行索引（例如 d['newer']）来访问和修改结构化数组的各个字段

通过上述修改，问题中 d 的行为与 b 相同，例如

d[0]['newer'] = []

有效，

也是如此

b[0]['new'] = []

这就把我们带到了问题的真正症结所在：

为什么我们不能使用 d['newer']=[] 语法为字段的每个元素分配一个空列表？

当您使用此语法分配可迭代对象而不是标量时，numpy 会尝试按元素分配（或根据可迭代对象进行广播）。这不同于标量的分配，其中标量分配给该字段的每个元素。 documentation 在这一点上并不清楚，但我们可以通过使用

获得更有帮助的错误

b['new'] = np.array([])

Traceback (most recent call last):
  File "structuredArray.py", line 20, in <module>
    b['new'] = np.array([])
ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (4)

所以这里的问题不是如何添加字段，而是您如何尝试为该字段的每个元素分配一个空列表。正确的做法应该是

b['new'] = [[]*b.shape[0]]

对于 (1,) 和 (4,) 形状的结构化数组按预期工作：

import numpy as np

def add_field(a, *descr):
    shape = a.shape if len(a.shape) else (1,)
    b = np.empty(shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
    for name in a.dtype.names:
        b[name] = a[name]
    return b

a = np.array(
    [(1, False), (2, False), (3, False), (4, True)],
    dtype=[('id', 'i4'), ('used', '?')]
)

b = add_field(a, ('new', 'O'))
b['new'] = [[]*b.shape[0]]
print(b)

c = a[0]
d = add_field(c, ('newer', 'O'))
d['newer'] = [[]*d.shape[0]]
print(d)

[(1, False, list([])) (2, False, list([])) (3, False, list([])) (4,  True, list([]))]
[(1, False, list([]))]

鉴于您将新字段添加到结构化数组的一维切片中，为什么不能将新字段的条目设置为列表？

Given that you added a new field to a 1-d slice of a structured array, why can you not set the entry of the new field to a list?

python

list

numpy

field

structured-array