numpy：如何将列添加到现有的结构化数组？

code base 5000 发表于 Dev

基本代码5000

我有一个起始数组，例如：

[(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372])
 (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])]

第一列是int，第二列是list的floats。我需要添加一个str名为的列'USNG'。

然后，我创建一个结构化的numpy数组，如下所示：

dtype = numpy.dtype([('USNG', '|S100')])
x = numpy.empty(array.shape, dtype=dtype)

我想将xnumpy数组作为新列追加到现有数组，因此我可以为每一行向该列输出一些信息。

当我执行以下操作时：

numpy.append(array, x, axis=1)

我收到以下错误：

'TypeError: invalid type promotion'

我也尝试过vstack和hstack

沃伦·韦克瑟

您必须创建一个包含新字段的新dtype。

例如，这里是a：

In [86]: a
Out[86]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372]),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162])], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,))])

a.dtype.descr是[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,))]; 即字段类型列表。我们将通过添加('USNG', 'S100')到该列表的末尾来创建新的dtype ：

In [87]: new_dt = np.dtype(a.dtype.descr + [('USNG', 'S100')])

现在创建一个新的结构化数组b。我zeros在这里使用过，因此字符串字段将从value开始''。您也可以使用empty。这些字符串将包含垃圾，但是如果您立即为其分配值，则无所谓。

In [88]: b = np.zeros(a.shape, dtype=new_dt)

将现有数据从复制a到b：

In [89]: b['i'] = a['i']

In [90]: b['loc'] = a['loc']

b现在是这里：

In [91]: b
Out[91]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372], ''),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162], '')], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,)), ('USNG', 'S100')])

用一些数据填写新字段：

In [93]: b['USNG'] = ['FOO', 'BAR']

In [94]: b
Out[94]: 
array([(1, [-112.01268501699997, 40.64249414272372], 'FOO'),
       (2, [-111.86145708699996, 40.4945008710162], 'BAR')], 
      dtype=[('i', '<i8'), ('loc', '<f8', (2,)), ('USNG', 'S100')])

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