Agregar un campo a una matriz de números estructurados
Pregunta
¿Cuál es la forma más limpia de agregar un campo a una matriz numpy estructurada? ¿Se puede hacer de forma destructiva o es necesario crear una nueva matriz y copiar sobre los campos existentes? ¿Los contenidos de cada campo se almacenan de forma contigua en la memoria para que dicha copia se pueda realizar de manera eficiente?
Solución
Si está usando numpy 1.3, también hay numpy.lib.recfunctions.append_fields ().
Para muchas instalaciones, deberás importar numpy.lib.recfunctions
para acceder a este. import numpy
no le permitirá a uno ver el numpy.lib.recfunctions
Otros consejos
import numpy
def add_field(a, descr):
"""Return a new array that is like "a", but has additional fields.
Arguments:
a -- a structured numpy array
descr -- a numpy type description of the new fields
The contents of "a" are copied over to the appropriate fields in
the new array, whereas the new fields are uninitialized. The
arguments are not modified.
>>> sa = numpy.array([(1, 'Foo'), (2, 'Bar')], \
dtype=[('id', int), ('name', 'S3')])
>>> sa.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3')])
True
>>> sb = add_field(sa, [('score', float)])
>>> sb.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3'), \
('score', float)])
True
>>> numpy.all(sa['id'] == sb['id'])
True
>>> numpy.all(sa['name'] == sb['name'])
True
"""
if a.dtype.fields is None:
raise ValueError, "`A' must be a structured numpy array"
b = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + descr)
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
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