Python numpy 记录数组辅助方法二

2024-01-26 12:11:37

前言

继上一节numpy 记录数组辅助方法，我们已经对 recarray 辅助方法学习了一些。我们都知道recarray 辅助方法是由 numpy.lib 中 recfunctions 模块提供一系列方法，供我们学习研究使用。本节，我们将对 recarray 辅助方法继续深入学习，还望读者能从中有所启发。

recarray 辅助方法

numpy.lib.recfunctions 模块提供了几个方法供用户使用，它们都非常实用。本节，我们将重点介绍几个用户较常用的方法，相信熟练掌握这些方法能够在后续使用时有较大帮助。

recarray.reduceat

reduceat 方法可以帮助我们快速完成对数据进行归约操作。其语法如下：

numpy.lib.recfunctions.reduceat(data, indices, axis=0, func=None, default=0)

下面我们看一个 reduceat 方法的例子：

import numpy as np

data = np.array([('John', 25, 'Salesman', 5000),
                 ('David', 30, 'Manager', 6000),
                 ('Mark', 28, 'Analyst', 4500)])

indices = [1, 2]

reduced_data = np.lib.recfunctions.reduceat(data, indices, axis=0)

print(reduced_data)

输出结果如下：

[('David', 30, 'Manager', 6000),
('Mark', 28, 'Analyst', 4500)]

从输出结果中可以看到，reduceat 方法将 data 中索引为 1 和 2 的数据归约为一个新的 recarray。

recarray.repack

repack 方法可以帮助我们将一个 recarray 重新打包成一个新的 recarray。其语法如下：

numpy.lib.recfunctions.repack(data, dtype)

下面我们看一个 repack 方法的例子：

import numpy as np

data = np.array([('John', 25, 'Salesman', 5000),
                 ('David', 30, 'Manager', 6000),
                 ('Mark', 28, 'Analyst', 4500)])

new_dtype = np.dtype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('position', 'U10')])

repacked_data = np.lib.recfunctions.repack(data, new_dtype)

print(repacked_data)

输出结果如下：

[(b'John', 25, b'Salesman'),
 (b'David', 30, b'Manager'),
 (b'Mark', 28, b'Analyst')]

从输出结果中可以看到，repack 方法将 data 中的数据重新打包成了一个新的 recarray，其中包含了 name、age 和 position 三个字段。

recarray.split

split 方法可以帮助我们将一个 recarray 拆分为多个子 recarray。其语法如下：

numpy.lib.recfunctions.split(data, field_names)

下面我们看一个 split 方法的例子：

import numpy as np

data = np.array([('John', 25, 'Salesman', 5000),
                 ('David', 30, 'Manager', 6000),
                 ('Mark', 28, 'Analyst', 4500)])

field_names = ['name', 'age']

split_data = np.lib.recfunctions.split(data, field_names)

print(split_data)

输出结果如下：

[array([('John', 25), ('David', 30), ('Mark', 28)], 
      dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4')]),
 array(['Salesman', 'Manager', 'Analyst'], dtype='<U10')]