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法律學從NumPy中的(扁平)陣列列表建立記錄陣列
要從(扁平)陣列列表建立記錄陣列，請在Python NumPy中使用**numpy.core.records.fromarrays()**方法。它返回由給定arrayList列組成的記錄陣列。
第一個引數是陣列狀物件的列表(例如列表、元組和ndarray)。dtype是所有陣列的有效dtype。如果dtype為None，則formats、names、titles、aligned、byteorder引數將傳遞給numpy.format_parser以構造dtype。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用numpy.array()方法建立一個新陣列：
arr1 = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]]) arr2 = np.array([[9, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]]) arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']])
顯示陣列：
print("Array1...
",arr1)
print("Array2...
",arr2)
print("Array3...
",arr3)獲取陣列的型別：
print("
Array1 type...
", arr1.dtype)
print("
Array2 type...
", arr2.dtype)
print("
Array3 type...
", arr3.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Array1 Dimensions...
", arr1.ndim)
print("
Array2 Dimensions...
", arr2.ndim)
print("
Array3 Dimensions...
", arr3.ndim)要從(扁平)陣列列表建立記錄陣列，請在Python NumPy中使用numpy.core.records.fromarrays()方法：
print("
Record Array...
",np.core.records.fromarrays([arr1,arr2,arr3]))示例
import numpy as np
# Create a new array using the numpy.array() method
arr1 = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
arr2 = np.array([[9, 18, 24], [87.5, 65, 23.8]])
arr3 = np.array([['12', 'bbb', 'john'], ['5.6', '29', 'k']])
# Display the arrays
print("Array1...
",arr1)
print("Array2...
",arr2)
print("Array3...
",arr3)
# Get the type of the arrays
print("
Array1 type...
", arr1.dtype)
print("
Array2 type...
", arr2.dtype)
print("
Array3 type...
", arr3.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Array1 Dimensions...
", arr1.ndim)
print("
Array2 Dimensions...
", arr2.ndim)
print("
Array3 Dimensions...
", arr3.ndim)
# To create a record array from a (flat) list of array, use the numpy.core.records.fromarrays() method in Python Numpy print("
Record Array...
",np.core.records.fromarrays([arr1,arr2,arr3]))輸出
Array1... [[ 5 10 15] [20 25 30]] Array2... [[ 9. 18. 24. ] [87.5 65. 23.8]] Array3... [['12' 'bbb' 'john'] ['5.6' '29' 'k']] Array1 type... int64 Array2 type... float64 Array3 type... <U4 Array1 Dimensions... 2 Array2 Dimensions... 2 Array3 Dimensions... 2
更新於：2022年2月17日
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