numpy.recarray

class numpy.recarray(shape, dtype=None, buf=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, byteorder=None, aligned=False, order='C')

构造允许使用属性访问字段的ndarray。

数组可以具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。一个例子是 [(x, int), (y, float)] ，其中数组中的每个条目是一对 (int, float) . 通常，使用字典查找访问这些属性，例如 arr['x'] 和 arr['y'] . 记录数组允许作为数组成员访问字段，使用 arr.x 和 arr.y .

参数

shape元组

输出数组的形状。

dtype数据类型，可选

所需的数据类型。默认情况下，数据类型由 formats ， names ， titles ， aligned 和 byteorder .

formats数据类型列表，可选

包含不同列的数据类型的列表，例如 ['i4', 'f8', 'i4'] . formats 做 not 支持直接使用类型的新约定，即 (int, float, int) . 注意 formats 必须是列表，而不是元组。鉴于 formats 有点有限，我们建议具体说明 dtype 相反。

namesstr的元组，可选

每列的名称，例如 ('x', 'y', 'z') .

buf缓冲器，可选

默认情况下，将创建具有给定形状和数据类型的新数组。如果 buf 是一个公开缓冲区接口的对象，数组将使用现有缓冲区中的内存。在这种情况下， offset 和 strides 关键字可用。

返回

rec重新排列

给定形状和类型的空数组。

其他参数

titlesstr的元组，可选

列名的别名。例如，如果 names 是 ('x', 'y', 'z') 和 titles 是 ('x_coordinate', 'y_coordinate', 'z_coordinate') 然后 arr['x'] 等于两者 arr.x 和 arr.x_coordinate .

byteorder'<'，'>'，'='，可选

所有字段的字节顺序。

aligned可选的布尔

像C编译器那样对齐内存中的字段。

strides整数元组，可选

缓冲区 (buf ）根据这些步幅进行解释（步幅定义每个数组元素、行、列等在内存中所占的字节数）。

offset可选的

开始读取缓冲区 (buf ）从这个偏移量开始。

order'C'、'F'，可选

行主要（C样式）或列主要（Fortran样式）顺序。

参见

core.records.fromrecords

从数据构造记录数组。

record

的基本数据类型 recarray .

format_parser

根据格式、名称、标题确定数据类型。

笔记

此构造函数可以与 empty ：它创建一个新的记录数组，但不填充数据。要从数据创建记录数组，请使用以下方法之一：

1. 创建标准ndarray并将其转换为记录数组，使用 arr.view(np.recarray)

2. 使用 buf 关键字。

3. 使用 np.rec.fromrecords .

实例

创建一个包含两个字段的数组， x 和 y ：

>>> x = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i8')])
>>> x
array([(1., 2), (3., 4)], dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i8')])

>>> x['x']
array([1., 3.])

将数组作为记录数组查看：

>>> x = x.view(np.recarray)

>>> x.x
array([1., 3.])

>>> x.y
array([2, 4])

创建新的空记录数组：

>>> np.recarray((2,),
... dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)]) 
rec.array([(-1073741821, 1.2249118382103472e-301, 24547520),
       (3471280, 1.2134086255804012e-316, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])

属性

T

换位数组。

base

如果内存来自其他对象，则为基对象。

ctypes

简化数组与CTypes模块交互的对象。

data

python缓冲区对象指向数组数据的开头。

dtype

数组元素的数据类型。

flags

有关数组内存布局的信息。

flat

数组上的一维迭代器。

imag

数组的虚部。

itemsize

一个数组元素的长度（字节）。

nbytes

数组元素消耗的总字节数。

ndim

数组维数。

real

数组的实际部分。

shape

数组维度的元组。

size

数组中的元素数。

strides

遍历数组时要在每个维度中单步执行的字节元组。

方法

all \ [axis, out, keepdims, where] ）	如果所有元素的计算结果都为true，则返回true。
any \ [axis, out, keepdims, where] ）	如果的任何元素 a 计算为真。
argmax \ [axis, out] ）	返回给定轴上最大值的索引。
argmin \ [axis, out] ）	返回沿给定轴的最小值的索引。
argpartition （KTH） [, axis, kind, order] ）	返回将对此数组进行分区的索引。
argsort \ [axis, kind, order] ）	返回将对此数组进行排序的索引。
astype （dType） [, order, casting, subok, copy] ）	数组的副本，强制转换为指定类型。
byteswap \ [inplace] ）	交换数组元素的字节
choose [选择] [, out, mode] ）	使用索引数组从一组选项中构造新数组。
clip \ [min, max, out] ）	返回值限制为的数组 [min, max] .
compress [条件] [, axis, out] ）	沿给定轴返回此数组的选定切片。
conj （）	复共轭所有元素。
conjugate （）	返回复共轭，按元素排序。
copy \ [order] ）	返回数组的副本。
cumprod \ [axis, dtype, out] ）	返回元素沿给定轴的累积积。
cumsum \ [axis, dtype, out] ）	返回给定轴上元素的累积和。
diagonal \ [offset, axis1, axis2] ）	返回指定的对角线。
dot （b） [, out] ）	两个数组的点积。
dump \（文件）	将数组的pickle转储到指定的文件。
dumps （）	以字符串形式返回数组的pickle。
fill 值（值）	用标量值填充数组。
flatten \ [order] ）	返回折叠为一维的数组的副本。
getfield （dType） [, offset] ）	以特定类型返回给定数组的字段。
item * ARGs）	将数组的元素复制到标准的python标量并返回它。
itemset * ARGs）	将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的dtype）
max \ [axis, out, keepdims, initial, where] ）	沿给定轴返回最大值。
mean \ [axis, dtype, out, keepdims, where] ）	返回沿给定轴的数组元素的平均值。
min \ [axis, out, keepdims, initial, where] ）	沿给定轴返回最小值。
newbyteorder \ [new_order] ）	以不同的字节顺序返回具有相同数据的数组。
nonzero （）	返回非零元素的索引。
partition （KTH） [, axis, kind, order] ）	重新排列数组中的元素，使第k个位置的元素值位于排序数组中的位置。
prod \ [axis, dtype, out, keepdims, initial, ...] ）	返回数组元素在给定轴上的乘积
ptp \ [axis, out, keepdims] ）	沿给定轴的峰间（最大-最小）值。
put \（索引，值[, mode] ）	集合 a.flat[n] = values[n] 为了所有 n 在索引中。
ravel \ [order] ）	返回扁平数组。
repeat [重复] [, axis] ）	重复数组元素。
reshape [形状] [, order] ）	返回包含具有新形状的相同数据的数组。
resize \新的形状 [, refcheck] ）	就地更改数组的形状和大小。
round \ [decimals, out] ）	返回 a 每个元素四舍五入到给定的小数位数。
searchsorted （V） [, side, sorter] ）	查找应在a中插入v元素以保持顺序的索引。
setfield \（VAL，数据类型[, offset] ）	将值放入由数据类型定义的字段中的指定位置。
setflags \ [write, align, uic] ）	分别设置数组标志可写、对齐（writebackifcopy和updateifcopy）。
sort \ [axis, kind, order] ）	对数组进行就地排序。
squeeze \ [axis] ）	从中删除长度为1的轴 a .
std \ [axis, dtype, out, ddof, keepdims, where] ）	返回数组元素沿给定轴的标准偏差。
sum \ [axis, dtype, out, keepdims, initial, where] ）	返回给定轴上数组元素的和。
swapaxes \（轴1、轴2）	返回数组的视图 axis1 和 axis2 互换的
take [指数] [, axis, out, mode] ）	返回由以下元素组成的数组 a 在给定的指数上。
tobytes \ [order] ）	构造包含数组中原始数据字节的python字节。
tofile （FID） [, sep, format] ）	将数组以文本或二进制形式写入文件（默认）。
tolist （）	作为数组返回 a.ndim -Python标量的深度嵌套列表。
tostring \ [order] ）	的兼容性别名 tobytes ，行为完全相同。
trace \ [offset, axis1, axis2, dtype, out] ）	沿数组的对角线返回和。
transpose * 轴）	返回转置轴的数组视图。
var \ [axis, dtype, out, ddof, keepdims, where] ）	返回数组元素沿给定轴的方差。
view \ [dtype] [, type] ）	具有相同数据的数组的新视图。

field

numpy.core.defchararray.array numpy.recarray.all