python - Numpy:连接不同的数据类型，同时保留每个数据类型

Question

我有 3 个数组，我想沿着轴 1 连接它们。它们的数据类型是 np.float32、U32 和 np.float32。当我像这样连接时:

np.concatenate((A,B,C), axis=1)

结果的数据类型是“U32”。我想保留 A 列和 C 列的 float32 数据类型。我该如何执行此操作？

Answer 1

您可以使用结构化数组(或记录数组)来完成此操作。如果A、B和C定义为

import numpy as np
A = np.zeros(30, dtype=np.float32)
B = np.zeros(30, dtype=np.int32)
C = np.zeros(30, dtype=np.float32)

您可以使用

创建记录数组

res = np.rec.fromarrays([A,B,C], names='a,b,c')

A、B 和 C 必须具有相同的形状，但它们可以具有您选择的任何数据类型。可以使用 res.a 或 res['a'] 访问子数组(或字段)。大多数操作(mean、max 等)无法对整个数组进行操作。您需要选择一个单独的字段，但索引和相关操作将适用于整个数组。一旦您习惯使用结构化数组，它们就是一个非常有用的对象。