如何从相应索引列表中更改 NumPy 结构化数组中特定数据类型记录的数据类型？（Python）答案

【问题标题】：How to change the data types of specific data type records in a NumPy structured array from a list of corresponding indices? (Python)如何从相应索引列表中更改 NumPy 结构化数组中特定数据类型记录的数据类型？（Python）
【发布时间】：2021-08-13 08:48:30
【问题描述】：

我有 NumPy 结构化数组data：

data_tup = [tuple(ele) for ele in array]
data = np.array(
    data_tup, 
    dtype = [("field_1", "<U30"), ("field_2", "<U30"),
             ("field_3", "<U30"), ("field_4", "<U30"),
             ("field_5", "<U30"), ("field_6", "<U30"), 
             ("field_7", "<U30"), ("field_8", "<U30"), 
             ("field_9", "<U30")])

我想将data 中所有字段的数据类型更改为float，但列表indices 指定的字段除外，该列表包含dtype 中字段的索引值，不应更改数据类型.

例如：

indices = [0, 4, 5, 7]
data = np.array(
data_tup, 
dtype = [("field_1", "<U30"), ("field_2", "<U30"),
         ("field_3", "<U30"), ("field_4", "<U30"),
         ("field_5", "<U30"), ("field_6", "<U30"), 
         ("field_7", "<U30"), ("field_8", "<U30"), 
         ("field_9", "<U30")])

data 中的新 dtype 现在应该是：

 dtype = [("field_1", "<U30"), ("field_2", float),
         ("field_3", float), ("field_4", float),
         ("field_5", "<U30"), ("field_6", "<U30"), 
         ("field_7", float), ("field_8", "<U30"), 
         ("field_9", float)])

【问题讨论】：

标签： python list numpy tuples structured-array

【解决方案1】：

元组列表是在 dtype 之间进行转换的最简单方法，如下所示：

In [63]: data = [('123','456')]
In [64]: np.array(data, dtype='U10,U10')
Out[64]: array([('123', '456')], dtype=[('f0', '<U10'), ('f1', '<U10')])
In [65]: np.array(data, dtype='U10,float')
Out[65]: array([('123', 456.)], dtype=[('f0', '<U10'), ('f1', '<f8')])

如果从全字符串 dtype 数组开始：

In [77]: np.array(data, dtype='U10,U10').tolist()
Out[77]: [('123', '456')]

【讨论】：