如何使用 dtype 在 numpy 中构造一维数组

Question

我需要将 ndarray 解析为固定形状。我在使用 dtype 时需要帮助，因此它会解析整个数组，而不仅仅是第一个匹配项。

a
Out[193]: '1\t2\t3\t4\t5\t6\t'

ar = np.loadtxt(StringIO(a),dtype={'names':('x','y'),'formats':('f8','f8')}).view(np.recarray)

ar.x
Out[195]: array(1.0)

ar.y
Out[196]: array(2.0)

成为我想要的样子：

ar.x
Out[195]: array(1.0,3.0,5.0)

ar.y
Out[196]: array(2.0,4.0,6.0)

如果有人可以解释 dtype 中的设置，那就太好了 =)

Answer 1

问题不在于您的 dtype，而在于您使用了错误形状的数组（一维而不是二维）。有很多方法可以用来重塑数据，但这是我能想到的最简单的方法，假设您确实需要像这样使用 loadtxt：

raw = np.loadtxt(StringIO(a), dtype='f8')
resh = raw.reshape(-1,2) # This will work for any (even) length initial data
rec = resh.view([('x', 'f8'), ('y', 'f8')], np.recarray)

注意 -1 形状的意思是，“无论什么都能让事情顺利进行，所以其他维度都是正确的。”