将名称和格式应用于 numpy 数组

Question

我正在尝试组合两个包含整数的数组 (5000,2) 和包含浮点数的数组 (5000,7)。当写入 h5 时，我需要分配名称以充当列标题，但是当我尝试分配名称和数据类型时，数组中的每一列都会重复 9 次。

我的代码如下：

namesList = ['EID', 'Domain', 'LAM ID1', 'LAM ID2','LAM ID3', 'LAM ID4', 'LAM ID5', 'LAM ID6', 'LAM ID7']
formatsList = ['int', 'int', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float']

ds_dt = np.dtype({'names':namesList, 'formats':formatsList})

Final_Lam_Strength = np.concatenate((LAM_Strength_RFs_Data, LAM_Strength_RFs), axis=1).astype(ds_dt)

谢谢

Answer 1

使用

np.empty()

创建数组，并使用行数定义形状，并使用

dtype

定义

ds_dt

。然后使用命名字段和列引用加载数据。

您的示例使用一些简单的数据进行了修改：

namesList = ['EID', 'Domain', 'LAM ID1', 'LAM ID2','LAM ID3', 'LAM ID4', 'LAM ID5', 'LAM ID6', 'LAM ID7']
formatsList = ['int', 'int', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float', 'float']

ds_dt = np.dtype({'names':namesList, 'formats':formatsList})

nrows, nints, nfloats = 50, 2,7
LAM_Strength_RFs_Data = np.arange(nrows*nints).reshape(nrows,nints)
LAM_Strength_RFs = np.arange(nrows*nfloats).reshape(nrows,nfloats)

Final_Lam_Strength = np.empty(shape=(nrows,),dtype=ds_dt)
print(Final_Lam_Strength.dtype, Final_Lam_Strength.shape)

for i in range(2):
    Final_Lam_Strength[namesList[i]] = LAM_Strength_RFs_Data[:,i]

for i in range(6):   
    Final_Lam_Strength[namesList[i+2]] = LAM_Strength_RFs[:,i]

print(Final_Lam_Strength[0])