numpy.core.records.array

core.records.array(obj, dtype=None, shape=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None, copy=True)[source]

Построение массива записей из широкого спектра объектов.

Всеобъемлющий конструктор массива записей, который перенаправляет вызов к соответствующей функции создания recarray на основе входных данных (см. Примечания).

Параметры

objлюбой

Входной объект. Подробности о том, как обрабатываются различные типы входных данных, см. в Примечаниях.

dtypeтип данных, необязательно

Допустимый тип данных для массива.

shapeцелое число или кортеж целых чисел, необязательно

Форма каждого массива.

offsetцелое число, необязательно

Позиция в файле или буфере для начала чтения.

stridesкортеж целых чисел, необязательно

Буфер (buf) интерпретируется в соответствии с этими шагами (шаги определяют, сколько байтов занимает каждый элемент массива, строка, столбец и т. д. в памяти).

formats, names, titles, aligned, byteorder :

Если dtype None, эти параметры передаются в numpy.format_parser для построения типа данных. Подробная документация находится в этой функции.

copybool, необязательно

Скопировать ли входной объект (True), или использовать ссылку вместо него. Этот параметр применим только в случае входного объекта ndarray или recarray. По умолчанию True.

Возвращает

np.recarray

Массив записей, созданный из указанного объекта.

Примечания

Если obj None, тогда вызывается конструктор recarray. Если obj строка, тогда вызывается конструктор fromstring. Если obj список или кортеж, тогда, если первый объект является ndarray, вызывается fromarrays, в противном случае вызывается fromrecords. Если obj recarray, тогда создается копия данных в recarray (если copy=True) и используются новые форматы, имена и заголовки. Если obj файл, тогда вызывается fromfile. Наконец, если obj является ndarray, тогда возвращается obj.view(recarray), создавая копию данных, если copy=True.

Примеры

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> np.core.records.array(a)
rec.array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]],
    dtype=int32)

>>> b = [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]
>>> c = np.core.records.array(b, formats = ['i2', 'f2'], names = ('x', 'y'))
>>> c
rec.array([(1, 1.0), (2, 4.0), (3, 9.0)],
          dtype=[('x', '<i2'), ('y', '<f2')])

>>> c.x
rec.array([1, 2, 3], dtype=int16)

>>> c.y
rec.array([ 1.0,  4.0,  9.0], dtype=float16)

>>> r = np.rec.array(['abc','def'], names=['col1','col2'])
>>> print(r.col1)
abc

>>> r.col1
array('abc', dtype='<U3')

>>> r.col2
array('def', dtype='<U3')