设置numpy结构数组的类型答案

【问题标题】：setting type of numpy structure array设置numpy结构数组的类型
【发布时间】：2018-12-19 06:22:43
【问题描述】：

我有一个 numpy 结构化数组，我需要在其中控制各个元素的数据类型。

这是我的例子：

y = array([(True, 144.0), 
           (True, 86.0), 
           (True, 448.0), 
           (True, 76.0), 
           (True, 511.0)], dtype=object)

如果我这样做：

print(y.dtype.fields)

我回来了：

None

但是，我想要的是“bool”和“float”。如果我访问单个元素，例如 y[0][0] 和 y[0][1]，我肯定会看到它们确实是 bool 和 float。
我对此感到非常困惑。有什么想法吗？

我需要这个，因为我使用包“sciki-survival gradient boosting”：https://scikit-survival.readthedocs.io/en/latest/generated/sksurv.ensemble.GradientBoostingSurvivalAnalysis.html#sksurv.ensemble.GradientBoostingSurvivalAnalysis.fit 输入需要是“bool”和“float”类型的结构化数组。

【问题讨论】：

y.dtype 给你什么？
它给出dtype('O')，即np.object_。这不是结构化数组
@Eric 如何构建结构化数组，然后使用相同的内容？
你是如何构建这个数组的？
@KimO，看起来您正在使用wrong answer 中的previous question（或者没有阅读我对该答案的评论）。一次迈出一步。了解您进行的每一步。这将帮助您更快地解决问题。

标签： python numpy

【解决方案1】：

初始化结构化数组时，请确保指定数据类型。

例如：

y = np.array([(True, 144.0), (True, 86.0), (True, 448.0)],
          dtype=[('col_1', 'bool'), ('col_2', 'f4')])

这应该有效并且：

y.dtype.fields

根据需要显示：

mappingproxy({'col_1': (dtype('bool'), 0), 'col_2': (dtype('float32'), 1)})

在此处查看文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html

【讨论】：

【解决方案2】：

我有一个 numpy 结构化数组

不，你没有：

np.array(..., dtype=object)

你有一个 numpy 对象数组，其中包含元组。

您可以使用y.astype([('b', bool), ('f', float)])将其转换为结构化数组

【讨论】：

【解决方案3】：

要创建结构化数组，您必须事先指定数据类型。如果你只是使用numpy.array 和一个list-literal 对，那么你会得到一个带有对象dtype 的数组。因此，您需要执行以下操作：

>>> mytype = np.dtype([('b', bool), ('f',float)])
>>> mytype
dtype([('b', '?'), ('f', '<f8')])

然后将mytype传递给数组构造函数：

>>> structured = np.array(
...    [(True, 144.0), (True, 86.0),
...     (True, 448.0), (True, 76.0),
...     (True, 511.0), (True, 393.0), 
...     (False, 466.0), (False, 470.0)], dtype=mytype)
>>>
>>> structured
array([( True,  144.), ( True,   86.), ( True,  448.), ( True,   76.),
       ( True,  511.), ( True,  393.), (False,  466.), (False,  470.)],
      dtype=[('b', '?'), ('f', '<f8')])

【讨论】：