Numpy,将列添加到现有结构化数组

Question

我有一个起始数组:

[(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372])
 (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])]

其中第一列是int,第二列是带有浮点数的元组.我需要添加一个名为USNG的字符串列.

然后我创建一个结构化的numpy数组:

dtype = numpy.dtype([('USNG', '|S100')])
x = numpy.empty(array.shape, dtype=dtype)

我想将x numpy数组附加到现有数组以添加新列,以便我可以为每一行输出一些信息.当我执行以下操作时:

numpy.append(array, x, axis=1)# I've also tried vstack and hstack

我收到以下错误:

'TypeError: invalid type promotion'

有关为什么会发生这种情况的任何建议？

谢谢

Answer 1

您必须创建一个包含新字段的新dtype.

例如,这里是a:

In [86]: a
Out[86]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372]),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,))])

a.dtype.descr是[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,))]; 即字段类型列表.我们将通过添加('USNG', 'S100')到该列表的末尾来创建新的dtype :

In [87]: new_dt = np.dtype(a.dtype.descr + [('USNG', 'S100')])

现在创建一个新的结构化数组b.我zeros在这里使用,所以字符串字段将以值开头''.你也可以用empty.然后字符串将包含垃圾,但如果您立即为它们分配值,则无关紧要.

In [88]: b = np.zeros(a.shape, dtype=new_dt)

将现有数据复制a到b:

In [89]: b['i'] = a['i']

In [90]: b['loc'] = a['loc']

下面是b现在:

In [91]: b
Out[91]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372], ''),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162], '')], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,)), ('USNG', 'S100')])

使用一些数据填写新字段:

In [93]: b['USNG'] = ['FOO', 'BAR']

In [94]: b
Out[94]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372], 'FOO'),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162], 'BAR')], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,)), ('USNG', 'S100')])

Answer 2

您是否尝试过使用 numpy 的recfunctions？

import numpy.lib.recfunctions as rfn

它有一些对于结构化数组非常有用的函数。

对于你的情况，我认为可以通过以下方式完成：

a = rfn.append_fields(a, 'USNG', np.empty(a.shape[0], dtype='|S100'), dtypes='|S100')

在这里测试过并且有效。

合并数组

正如 GMSL 在评论中提到的。可以使用 rfn.merge_arrays 来做到这一点，如下所示：

a = np.array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372]),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,))])
a2 = np.full(a.shape[0], '', dtype=[('USNG', '|S100')])
a3 = rfn.merge_arrays((a, a2), flatten=True)

a3 将具有以下值：

array([(1, [-112.01268502,   40.64249414], b''),
       (2, [-111.86145709,   40.49450087], b'')],
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,)), ('USNG', 'S100')])