numpy.recarray.view

метод

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

Новый вид массива с теми же данными.

Параметры

dtypedata-type or ndarray sub-class, optional

Дескриптор типа данных возвращаемого вида, например, float32 или int16. По умолчанию, None, приводит к тому, что вид имеет тот же тип данных, что и a. Этот аргумент также может быть задан как подкласс ndarray, который затем указывает тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установлению параметра type).

typePython type, optional

Тип возвращаемого вида, например, ndarray или matrix. Опять же, 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 переинтерпретации байтов памяти.

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

Для a.view(some_dtype), если some_dtype имеет другое количество байтов на запись, чем предыдущий тип данных (например, преобразование 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, порядок 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.])

Изменения в виде изменяют базовый 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 разделяют данные:

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

Виды, изменяющие размер типа данных (байты на запись), обычно следует избегать для массивов, определенных срезами, транспонированием, 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')])