python將結構數組重塑為普通的numpy數組

Question

我有一個看起來像這樣的結構數組

[(1, 2, 3, 4) (5, 6, 7, 8)]

我刪除了第一列，使它看起來像這樣

[(2, 3, 4) (6, 7, 8)]

但是當我將其整形為數組時，它看起來像這樣

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

“ 1”和“ 5”不應該在那里

這是我的代碼

import numpy as np

array = np.array([(1,2,3,4), (5,6,7,8)],dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4'), ('c', 'i4'),('d', 'i4')])
names = list(array.dtype.names)
new_names=names[1:]
data = array[new_names]
new_array = data.view('i4').reshape(len(data),-1)

我可以知道為什么以及如何編輯嗎？

Answer 1

In [128]: array = np.array([(1,2,3,4), (5,6,7,8)],dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4'), ('c', '
     ...: i4'),('d', 'i4')]) 
     ...: names = list(array.dtype.names) 
     ...: new_names=names[1:] 
     ...: data = array[new_names]                                                         
In [129]: array.dtype                                                                     
Out[129]: dtype([('a', '<i4'), ('b', '<i4'), ('c', '<i4'), ('d', '<i4')])
In [130]: names                                                                           
Out[130]: ['a', 'b', 'c', 'd']
In [131]: data                                                                            
Out[131]: 
array([(2, 3, 4), (6, 7, 8)],
      dtype={'names':['b','c','d'], 'formats':['<i4','<i4','<i4'], 'offsets':[4,8,12], 'itemsize':16})

請注意， data.dtype具有offsets 。 在最新的numpy版本中，選擇字段的子numpy生成一個view 。 array['a']仍然存在，只是“隱藏”。

伴隨着這一變化，他們在recfunctions添加了一些功能：

In [133]: import numpy.lib.recfunctions as rf 

要復制沒有'a'數據的副本：

In [134]: data1 = rf.repack_fields(data)                                                  
In [135]: data1                                                                           
Out[135]: 
array([(2, 3, 4), (6, 7, 8)],
      dtype=[('b', '<i4'), ('c', '<i4'), ('d', '<i4')])

並制作一個非結構化數組：

In [136]: rf.structured_to_unstructured(array)                                            
Out[136]: 
array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)
In [137]: rf.structured_to_unstructured(data)                                             
Out[137]: 
array([[2, 3, 4],
       [6, 7, 8]], dtype=int32)
In [138]: rf.structured_to_unstructured(data1)                                            
Out[138]: 
array([[2, 3, 4],
       [6, 7, 8]], dtype=int32)

這些功能記錄在：

https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html#accessing-multiple-fields

由於所有字段都具有相同的dtype（'i4'） view ，因此在一定程度上

In [142]: data.view('i4')                                                                 
Out[142]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], dtype=int32)
In [143]: data1.view('i4')                                                                
Out[143]: array([2, 3, 4, 6, 7, 8], dtype=int32)

但這是基礎數據的視圖，形狀混亂。 早期版本中存在此形狀問題。 因此，最好是仔細閱讀所做的更改，並使用推薦的功能。

在之前的SO問題中，我可能建議使用列表作為中介：

In [144]: data.tolist()                                                                   
Out[144]: [(2, 3, 4), (6, 7, 8)]
In [145]: np.array(data.tolist())                                                         
Out[145]: 
array([[2, 3, 4],
       [6, 7, 8]])

Answer 2

嘗試在末尾切片：

new_array = data.view('i4').reshape(len(data),-1)[:,1:]

結果：

[[2 3 4]
 [6 7 8]]