numpy：使用不同的列類型快速創建recarray

Question

我正在嘗試使用一系列具有列名和混合變量類型的numpy數組創建一個recarray。

以下工作有效，但速度較慢：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3,4], dtype=np.int)
    b = np.array([6,6,6,6], dtype=np.int)
    c = np.array([-1.,-2.-1.,-1.], dtype=np.float32)
    d = np.array(list(zip(a,b,c,d)),dtype = [('a',np.int),('b',np.int),('c',np.float32)])
    d = d.view(np.recarray())

我認為應該有一種方法可以使用np.stack（（a，b，c），axis = -1）來完成，該方法比list（zip（））方法要快。 但是，似乎沒有簡單的方法來進行堆疊保留列類型。 該鏈接似乎顯示了如何執行此操作，但是它很笨拙，我希望有更好的方法。

謝謝您的幫助！

Answer 1

np.rec.fromarrays可能就是您想要的：

>>> np.rec.fromarrays([a, b, c], names=['a', 'b', 'c'])
rec.array([(1, 6, -1.), (2, 6, -2.), (3, 6, -1.), (4, 6, -1.)],
          dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')])

Answer 2

這是我評論過的逐項研究方法：

In [308]:     a = np.array([1,2,3,4], dtype=np.int)
     ...:     b = np.array([6,6,6,6], dtype=np.int)
     ...:     c = np.array([-1.,-2.,-1.,-1.], dtype=np.float32)
     ...:     dt = np.dtype([('a',np.int),('b',np.int),('c',np.float32)])
     ...: 
     ...: 

（我必須更正您粘貼n的副本c ）。

In [309]: arr = np.zeros(a.shape, dtype=dt)
In [310]: for name, x in zip(dt.names, [a,b,c]):
     ...:     arr[name] = x
     ...:     
In [311]: arr
Out[311]: 
array([(1, 6, -1.), (2, 6, -2.), (3, 6, -1.), (4, 6, -1.)],
      dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')])

由於通常數組比字段具有更多的記錄（行），因此它應該比元組列表方法快。 在這種情況下，它的速度可能是可比的。

In [312]: np.array(list(zip(a,b,c)), dtype=dt)
Out[312]: 
array([(1, 6, -1.), (2, 6, -2.), (3, 6, -1.), (4, 6, -1.)],
      dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')])

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rec.fromarrays一些設置以確定rec.fromarrays之后， rec.fromarrays執行以下操作：

_array = recarray(shape, descr)
# populate the record array (makes a copy)
for i in range(len(arrayList)):
    _array[_names[i]] = arrayList[i]

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使用stack的唯一方法是首先創建Recarray：

In [315]: [np.rec.fromarrays((i,j,k), dtype=dt) for i,j,k in zip(a,b,c)]
Out[315]: 
[rec.array((1, 6, -1.),
           dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')]),
 rec.array((2, 6, -2.),
           dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')]),
 rec.array((3, 6, -1.),
           dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')]),
 rec.array((4, 6, -1.),
           dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')])]
In [316]: np.stack(_)
Out[316]: 
array([(1, 6, -1.), (2, 6, -2.), (3, 6, -1.), (4, 6, -1.)],
      dtype=(numpy.record, [('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<f4')]))