python-

Question

なぜ、次の作品np.arrayするCOL名を追加します。これはそうではない

mat = np.array(
    [(0,0,0), 
    (0,0,0), 
    (0,0,0)], 
    dtype=[('MSFT','float'),('CSCO','float'),('GOOG','float') ] 
    ) 

を：

mat = np.array(
    [[0]*3]*3, 
    dtype=[('MSFT','float'),('CSCO','float'),('GOOG','float')] 
    ) 

にはどうすれば

のように簡単に行列を作成することができます

[[None]*M]*N

ただし、列に名前を割り当てることができるタプルはありますか？

Answer 1

あなたは列名を保持したままマージしたい1Dアレイ（列）の数を持っている場合は、あなたがnp.rec.fromarraysを使用することができます。

>>> dt = np.dtype([('a', float),('b', float),('c', float),]) 
>>> np.rec.fromarrays([[0] * 3 ] * 3, dtype=dt) 
rec.array([(0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 0.0, 0.0)], dtype=[('a', '<f8'), ('b', '<f8'), ('c', '<f8')]) 

これはあなたの列ができているレコード/構造化された配列を与えます異なるデータ型の名前&

Answer 2

私はディスプレイがタプルのリストが表示されていることを、あなたのDTYPE

In [548]: dt=np.dtype([('MSFT','float'),('CSCO','float'),('GOOG','float') ]) 

In [549]: A = np.zeros(3, dtype=dt) 

In [550]: A 
Out[550]: 
array([(0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 0.0, 0.0)], 
     dtype=[('MSFT', '<f8'), ('CSCO', '<f8'), ('GOOG', '<f8')]) 

通知にゼロの配列を作ります。これは意図的なことで、2d（普通の）配列の行からdtypeレコードを区別するためです。

つまり、配列を作成するときや値を割り当てるときには、タプルのリストも使用する必要があります。

In [554]: ll = np.arange(9).reshape(3,3).tolist() 
In [555]: ll 

In [556]: A[:]=ll 
... 
TypeError: a bytes-like object is required, not 'list' 

を私はタプルのリストにそれを回す場合：

例えば者は、リストのリストを作ってみよう

In [557]: llt = [tuple(i) for i in ll] 

In [558]: llt 
Out[558]: [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8)] 

In [559]: A[:]=llt 

In [560]: A 
Out[560]: 
array([(0.0, 1.0, 2.0), (3.0, 4.0, 5.0), (6.0, 7.0, 8.0)], 
     dtype=[('MSFT', '<f8'), ('CSCO', '<f8'), ('GOOG', '<f8')]) 

割り当てが正常に動作します。このリストはarrayで直接使用することもできます。

In [563]: A[0]=(10,12,14) 

設定値の他の一般的な方法は、フィールド単位でフィールドである：一つのレコードに

In [561]: np.array(llt, dtype=dt) 
Out[561]: 
array([(0.0, 1.0, 2.0), (3.0, 4.0, 5.0), (6.0, 7.0, 8.0)], 
     dtype=[('MSFT', '<f8'), ('CSCO', '<f8'), ('GOOG', '<f8')]) 

同様に代入値がないリスト、タプルを必要とします。それは、リストや配列で行うことができます。他の回答で推奨

In [564]: A['MSFT']=[100,200,300] 

In [565]: A 
Out[565]: 
array([(100.0, 12.0, 14.0), (200.0, 4.0, 5.0), (300.0, 7.0, 8.0)], 
     dtype=[('MSFT', '<f8'), ('CSCO', '<f8'), ('GOOG', '<f8')]) 

np.rec.fromarrays方法は、コピー・バイ・フィールドのアプローチを使用して終わります。

arrayList = [sb.asarray(x) for x in arrayList] 
<determine shape> 
<determine dtype> 
_array = recarray(shape, descr) 
# populate the record array (makes a copy) 
for i in range(len(arrayList)): 
    _array[_names[i]] = arrayList[i]