python - Numpy 数组创建

Question

首先，我会为这个问题的任意性道歉，但我正在重写我的一些脚本以使用 Numpy 数组而不是嵌套的 python 列表(为了性能和内存)，但我仍在为他们的声明而苦苦挣扎。

我正在尝试使用 numpy 数组创建一个结构，我从数组中的 1000 个(任意值)元素开始，其中每个元素应包含一个 float (如 [x][0])和一个包含坐标的嵌套数组(因此 10.0000 x 2 float 每个顶级元素)(如 [x][1]，嵌套数组中的每个元素可访问为 [x][1][y][z]，其中 y 是嵌套数组中的元素， z 指定 2 个坐标中的哪一个)。下面的问题Nested Structured Numpy Array创建一个几乎相同的结构(作为我的问题和我想要的结构的引用)。

原理图原始数据示例:

time 0
  m/z 10 int 10
  m/z 20 int 20
  m/z 30 int 1000
  ...
time 1
  <repeat>

我读到我必须使用 dtype 部分来定义嵌套数组，但我不太确定空数组维度的声明部分，有人能帮帮我吗？这是我到目前为止的想法。

data=np.zeroes((1000,2/* 现在添加嵌套数组 */), dtype=[('time', 'f'), [('m/z','f' ), ('强度','f')]])

PS:矩阵可能是更好的选择？

Answer 1

>>> a = np.zeros(1000, dtype='float32, (10000,2)float32')
>>> a[200][0]
0.0
>>> a[200][1][2000]
array([ 0.,  0.], dtype=float32)

请注意，这会创建 1000 个维度 (10000,2) 的数组。如果您只执行只查看其中一个数组的操作，那很好。使用单独的 (1000,10000,2) 数组，您可以更好地利用 NumPy 中的矢量化操作。例如，您可以像这样在一个操作中增加所有第二个坐标:

>>> b = np.zeros((1000,10000,2))
>>> b[:,:,1] += 1

尝试对 a[:][1][:,1] 做同样的事情是错误的。