python - 无法减去结构化 numpy 数组中的特定字段

Question

在尝试减去结构化 numpy 数组中的字段时，发生以下错误:

In [8]: print serPos['pos'] - hisPos['pos']
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError                                 
Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-8a22559cfb2d> in <module>()
----> 1 print serPos['pos'] - hisPos['pos']

TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types 
dtype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')]) 
dtype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')]) 
dtype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')])

鉴于标准的 float 数据类型，为什么我无法执行此减法？

为重现这些情况，提供了以下示例代码:

import numpy as np

raw = np.dtype([('residue', int),
    ('pos', [('x', float),
    ('y', float),
    ('z', float)])])

serPos = np.empty([0,2],dtype=raw)
hisPos = np.empty([0,2],dtype=raw)

serPos = np.append(serPos, np.array([(1,(1,2,3))], dtype=raw))
hisPos = np.append(hisPos, np.array([(1,(1,2,3))], dtype=raw))

print serPos['pos'], hisPos['pos']  # prints fine
print serPos['pos'] - hisPos['pos'] # errors with ufunc error

如有任何建议，我们将不胜感激!

Answer 1

serPos['pos'] 的dtype 是复合的

dtype([('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')])

减法(和其他此类操作)尚未为复合数据类型定义。它也不适用于 raw dtype。

您可以减去各个字段

serPos['pos']['x']-hisPos['pos']['x']

我认为我们还可以查看 serPos['pos'] 作为二维数组(3 列)并减去该形式。但我需要测试语法。

serPos['pos'].view((float,(3,)))

应该生成一个 (N,3) 二维数组。