numpy append，typeError：无效的类型提升答案

【问题标题】：numpy append, typeError: invalid type promotionnumpy append，typeError：无效的类型提升
【发布时间】：2019-03-31 02:58:58
【问题描述】：

我想创建一个混合数据类型的 numpy ndarray。但是我在向其附加另一行时遇到了问题。我的目标是初始化 k 并在未来继续添加行。

import numpy as np

k = np.ndarray((0,3), dtype=[('name', str), ('age', int), ('height', float)])
print(f'k datatype: {k.dtype}')
# k datatype: [('name', '<U'), ('age', '<i4'), ('height', '<f8')]
np.append(k, ['matt', 40, 180.5])
# TypeError: invalid type promotion

如果我在创建k的时候没有指定dypte，那么不会报错，但是ndarray中的列都具有相同的数据类型（字符串）。

感谢任何帮助。谢谢

【问题讨论】：

dtype 必须匹配。
他们会，不是吗？ 'matt' 是一个字符串，40 是一个 it，180.5 是一个浮点数。
没有。 np.append 将列表转换为数组，然后将其提供给 concatenate. Look at np.array(['matt', 40, 180.5])`。它的 dtype 不匹配。使用复合数据类型，您必须指定数据类型。
您以 (0,3) 数组开头的事实表明您打算重复执行此操作append。不。收集列表中的值，并创建一次数组。并确保它是一个元组列表。练习使用这个 dtype 来创建一个不迭代的数组。

标签： python numpy multidimensional-array numpy-ndarray

【解决方案1】：

您的代码有两个问题。第一个是您应该为您打算成为可变长度字符串的字段指定object dtype。

第二个是numpy 对待lists 和tuples 的方式不同，这与它们的概念起源一致。您需要在追加之前将要追加的对象转换为等效结构。

这将起作用：

import numpy as np

k = np.ndarray((0,3), dtype=[('name', object), ('age', int), ('height', float)])
np.append(k, np.array(('matt', 40, 180.5), dtype=k.dtype))

输出：

array([('matt', 40, 180.5)],
      dtype=[('name', 'O'), ('age', '<i4'), ('height', '<f8')])

【讨论】：