NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中core.records.fromrecords方法的使用。

numpy.core.records.fromrecords

numpy.core.records.fromrecords(recList, dtype=None, shape=None, formats=None, names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None)[source]

从文本形式的记录列表创建一个rearray。

参数 :

recListsequence

同一字段中的数据可能是异构的-它们将被提升为最高数据类型。

dtypedata-type, 可选

所有数组的有效dtype

shapeint 或 int的tuple, 可选

formats, names, titles, aligned, byteorder

如果dtypeNone

则将这些参数传递给numpy.format_parser以构造dtype。 

有关详细文档,请参见该功能。 

如果formatdtype均为None

则将自动检测格式。 

使用元组的list而不是列表的list可以加快处理速度。

返回值 :

np.recarray

由给定的recList行组成的记录数组。

例子

>>> r=np.core.records.fromrecords([(456,'dbe',1.2),(2,'de',1.3)],
... names='col1,col2,col3')
>>> print(r[0])
(456, 'dbe', 1.2)
>>> r.col1
array([456,   2])
>>> r.col2
array(['dbe', 'de'], dtype='<U3')
>>> import pickle
>>> pickle.loads(pickle.dumps(r))
rec.array([(456, 'dbe', 1.2), (  2, 'de', 1.3)],
          dtype=[('col1', '<i8'), ('col2', '<U3'), ('col3', '<f8')])

推荐文档

相关文档

大家感兴趣的内容

随机列表