python面向对象编程简单例子(python定义结构体数组)

前言

numpy 结构化数组可以支持多数据类型的元素，类似于Python 内置的字典。

在前面，我们已经对numpy 结构化数组数据类型主要是使用 numpy.dtype 定义。

结构化数组的索引有三种形式：

• 以字段名称为索引访问单个字段值
• 以字段名称列表为索引访问多个字段值
• 以整数标量为索引进行访问字段值

在结构化数组索引返回值的形式都是视图

numpy 模块提供了ndarray 子类 recarray,可以允许属性直接访问结构化数组字段。

我们在numpy 结构化数组之记录数组学习后，可以通过numpy.rec.array()方法进行创建记录数组或者将结构化数组转换成记录数组。

并且，numpy.lib.recfunctions中提供对结构化数组记录数组相关操作的方法。

本期，我们将学习recfunctions模块中常用的方法进行学习和使用，Let’s go~

1.numpy.lib.recfunctions概述

numpy.lib.recfunctions 存在大量用于创建和操作结构化数组的辅助方法集合

目前，recfunctions 里面的方法都已经被重写和拓展了。

我们可以在 numpy->lib->recfunctions.py 文件中看到相关方法介绍。

我们在使用 recfunctions 模块相关方法时，需要提前使用from导入recfunctions库

from numpy.lib import recfunctions as rfn复制代码

2. 添加新字段

numpy.lib.recfunctions 模块中提供 append_fields 方法，实现在现有的结构化数组中添加性字段

append_fields(base, names, data, dtypes=None,                  fill_value=-1, usemask=True, asrecarray=False)复制代码

参数说明：

• 字段名称和名称参数需要一起给出
• 对应的值和数据参数需要一起给出
• 如果只附加单个字段，则names,data,dtypes 可以为值

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn>>> arr = np.array([(\"Tom\",12,\"Beijing\"),(\"Anne\",10,\"Guangzhou\"),(\"Kenty\",15,\"Shengzheng\")],dtype=[(\"name\",\"U5\"),(\"age\",\"i8\"),(\"address\",\"U5\")])>>> rfn.append_fields(arr,\"province\",[\"hebei\",\"guangdong\",\"guangdong\"],\"S16\")masked_array(data=[(\'Tom\', 12, \'Beiji\', b\'hebei\'),                   (\'Anne\', 10, \'Guang\', b\'guangdong\'),                   (\'Kenty\', 15, \'Sheng\', b\'guangdong\')],             mask=[(False, False, False, False),                   (False, False, False, False),                   (False, False, False, False)],       fill_value=(\'N/A\', 999999, \'N/A\', b\'N/A\'),            dtype=[(\'name\', \'<U5\'), (\'age\', \'<i8\'), (\'address\', \'<U5\'), (\'province\', \'S16\')])复制代码

3. 结构化数组字段缩减

recfunctions 提供 apply_along_fields 方法可以使用func 函数对结构化数组的字段进行缩减操作。

apply_along_fields(func, arr)复制代码

参数说明：

apply_along_fields 方法类似与 apply_along_axis，将结构化数组的字段视为额外的轴。

这个过程中，会调用 numpy.result_type 将dtypes 类型转换为同样类型。

>>> arr = np.array([(10,5),(3,9),(0,8)],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\")])>>> rfn.apply_along_fields(np.mean,arr)array([7.5, 6. , 4. ])>>> rfn.apply_along_fields(np.sum,arr)array([15, 12,  8], dtype=int64)>>> rfn.apply_along_fields(np.gradient,arr)array([[-5., -5.],       [ 6.,  6.],       [ 8.,  8.]])>>>复制代码

func 支持axis numpy 函数方法常见有：

• nump.mean：计算平均数
• numpy.sum: 计算和
• numpy.gradient: j计算数组的梯度
• numpy.namin: 计算数组最小值，忽略NaN
• numpy.amin:计算数组最小值
• numpy.amax:计算数组最大值

4. 删除结构化数组的字段

recfunctions 模块提供 drop_fields 方法可以删除指定的字段，并返回一个新数组

同时，drop_fields 可以支持嵌套字段

drop_fields(base, drop_names, usemask=True, asrecarray=False)复制代码

参数说明：

>>> arr = np.array([(10,5,\"X\"),(3,9,\"Y\"),(0,8,\"Z\")],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\"),(\"z\",\"S6\")])>>> rfn.drop_fields(arr,\"x\")array([(5, b\'X\'), (9, b\'Y\'), (8, b\'Z\')], dtype=[(\'y\', \'<i8\'), (\'z\', \'S6\')])>>> rfn.drop_fields(arr,\"z\")array([(10, 5), ( 3, 9), ( 0, 8)], dtype=[(\'x\', \'<i8\'), (\'y\', \'<i8\')])>>> rfn.drop_fields(arr,[\"x\",\"z\"])array([(5,), (9,), (8,)], dtype=[(\'y\', \'<i8\')])>>>复制代码

注意：1.18.0版本：drop_fields 方法如果删除所有字段，则会返回一个包含0字段的数组，而不是以前一样返回None。

>>> rfn.drop_fields(arr,[\"x\",\"z\",\"y\"])array([(), (), ()], dtype=[])>>>复制代码

5. 连接两个结构化数组

recfunctions 提供 join_by 方法通过key 将两个结构化数组连接在一起。

join_by(key, r1, r2, jointype=\'inner\', r1postfix=\'1\', r2postfix=\'2\',            defaults=None, usemask=True, asrecarray=False)复制代码

参数说明：

>>> arr = np.array([(10,5,\"X\"),(3,9,\"Y\"),(0,8,\"Z\")],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\"),(\"z\",\"S6\")])>>> arr2 = np.array([(10,5),(3,9),(0,8)],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\")])>>> rfn.join_by(\"x\",arr,arr2)masked_array(data=[(0, 8, 8, b\'Z\'), (3, 9, 9, b\'Y\'), (10, 5, 5, b\'X\')],             mask=[(False, False, False, False),                   (False, False, False, False),                   (False, False, False, False)],       fill_value=(999999, 999999, 999999, b\'N/A\'),            dtype=[(\'x\', \'<i8\'), (\'y1\', \'<i8\'), (\'y2\', \'<i8\'), (\'z\', \'S6\')])>>>复制代码

注意：

• key 应该是用于连接数组的字段相对于应的字符串获字符串序列。
• 如果两个数组中找不到key，则会引发异常
• 数组1和数组2尽量不要包含重复key。连接时，不会查重，会导致返回结果不可靠。

如下，arr 和 arr2 中，如果选择字段为z进行连接，则系统会报ValueError

>>> rfn.join_by(\"z\",arr,arr2)Traceback (most recent call last):  File \"\", line 1, in <module>  File \"\", line 6, in join_by  File \"C:\\Users\\user\\AppData\\Roaming\\Python\\Python37\\site-packages\\numpy\\lib\\recfunctions.py\", line 1480, in join_by    raise ValueError(\'r2 does not have key field %r\' % name)ValueError: r2 does not have key field \'z\'>>>复制代码

6. 合并结构化数组

recfunctions 提供 merge_fields 方法将两个数组序列进行字段合并。

merge_arrays(seqarrays, fill_value=-1, flatten=False,                 usemask=False, asrecarray=False)复制代码

参数说明：

>>> arr = np.array([(10,5,\"X\"),(3,9,\"Y\"),(0,8,\"Z\")],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\"),(\"z\",\"S6\")])>>> arr2 = np.array([(10,5),(3,9),(0,8)],dtype=[(\"x\",\"i8\"),(\"y\",\"i8\")])>>> rfn.merge_arrays((arr,arr2))array([((10, 5, b\'X\'), (10, 5)), (( 3, 9, b\'Y\'), ( 3, 9)),       (( 0, 8, b\'Z\'), ( 0, 8))],      dtype=[(\'f0\', [(\'x\', \'<i8\'), (\'y\', \'<i8\'), (\'z\', \'S6\')]), (\'f1\', [(\'x\', \'<i8\'), (\'y\', \'<i8\')])])>>>复制代码

总结

本期，我们对recfunctions模块对结构化数组操作如添加新字段append_feilds()方法，合并两个数组merge_feilds()方法、连接两个数组join_by()方法，删除指定字段drop_fields()方法。

recfunctions 模块中还有对结构化数组其他方法，我们下一期继续学习。