numpy.chararray.view

метод

chararray.view(dtype=None, type=None)

Новый вид массива с теми же данными.

Параметры

dtypedata-type or ndarray sub-class, optional

Описание типа данных возвращаемого вида, например, float32 или int16. По умолчанию, None, что приводит к виду с тем же типом данных, что и a. Этот аргумент также может быть указан как подкласс ndarray, который затем определяет тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установке параметра type).

typePython type, optional

Тип возвращаемого вида, например, ndarray или matrix. Опять же, значение по умолчанию None приводит к сохранению типа.

Примечания

a.view() используется двумя различными способами:

a.view(some_dtype) или a.view(dtype=some_dtype) создает вид памяти массива с другим типом данных. Это может привести к повторной интерпретации байтов памяти.

a.view(ndarray_subclass) или a.view(type=ndarray_subclass) просто возвращает экземпляр ndarray_subclass, который смотрит на тот же массив (та же форма, тип данных и т. д.). Это не приводит к повторной интерпретации памяти.

Для a.view(some_dtype), если some_dtype имеет другое количество байтов на запись, чем предыдущий тип данных (например, при преобразовании обычного массива в структурированный массив), то поведение вида нельзя предсказать только по внешнему виду a (показанному print(a)). Он также зависит от того, как a хранится в памяти. Поэтому, если a имеет порядок C, Fortran, определен как срез или транспонирование и т.д., вид может давать разные результаты.

Примеры

>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])

Просмотр данных массива с использованием другого типа и типа данных:

>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print(type(y))
<class 'numpy.matrix'>

Создание вида структурированного массива, чтобы его можно было использовать в расчетах

>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([2.,  3.])

Внесение изменений в вид изменяет исходный массив

>>> xv[0,1] = 20
>>> x
array([(1, 20), (3,  4)], dtype=[('a', 'i1'), ('b', 'i1')])

Использование вида для преобразования массива в recarray:

>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1, 3], dtype=int8)

Виды совместно используют данные:

>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)

Виды, изменяющие размер типа данных (байты на запись), обычно следует избегать в массивах, определенных срезами, транспонированиями, порядком Fortran и т.д.:

>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
    ...
ValueError: To change to a dtype of a different size, the array must be C-contiguous
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])