基于内部结构化数组的Numpy结构化数组查询
是指使用Numpy库中的结构化数组进行查询操作。结构化数组是一种特殊的Numpy数组，其中的每个元素都可以包含多个字段，每个字段可以具有不同的数据类型。
结构化数组查询可以通过指定条件来检索满足特定要求的数组元素。常见的查询操作包括按照字段值进行筛选、按照多个字段进行排序、进行逻辑运算等。
优势：
- 灵活性：结构化数组允许每个元素包含多个字段，可以根据实际需求定义不同的字段类型和数量，提供了更大的灵活性。
- 效率：Numpy库是基于C语言实现的，结构化数组的查询操作在底层使用了高效的算法和数据结构，能够提供较高的查询效率。
- 一致性：结构化数组的查询操作与Numpy库中其他数组的操作方式一致，可以方便地与其他Numpy函数和方法进行组合使用。
应用场景：
- 数据分析：结构化数组查询可以用于对大规模数据集进行筛选、排序和统计等操作，适用于数据分析和科学计算领域。
- 数据库操作：结构化数组查询可以模拟数据库中的查询操作，对存储在结构化数组中的数据进行检索和处理。
- 数据可视化：结构化数组查询可以用于从大型数据集中提取特定字段的数据，以便进行可视化展示。
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.], dtype=product_type)mask = np.isin(products['area_states'][['area', 'state']],active_products = products[ma
浏览 1提问于2018-08-23得票数 2
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既然pandas提供了数据帧结构，那么numpy中还需要结构化/记录数组吗？我需要对需要这种结构化数组类型框架的现有代码进行一些修改，但从现在开始，我正在考虑使用pandas代替它。我会不会发现我需要一些pandas不提供的结构化/记录数组的功能？
浏览 2提问于2012-08-21得票数 22
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运行numpy.allclose(a, b)会在结构化数组上抛出TypeError: invalid type promotion。检查两个结构化数组的内容是否几乎相等的正确方法是什么？
浏览 2提问于2016-12-20得票数 2
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我试图在Numpy结构化数组中更改项的大小。下面的代码触发了一个错误，即由于大小不同，无法广播数组。有没有一种方法可以实现我的目标，而不是制作一个新的结构化数组？import numpy as np
x['value'][0] = np.random.rand(4,2)
浏览 4提问于2015-02-18得票数 0
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我有大量的数据需要用Numpy来操作。这个数据集包含了下游处理所需的字符串。当我将数据转换为结构化数组时，我指定数据是一个字符串。但是，当我试图将数据转换回嵌套列表时，我创建的记录数组没有任何错误，我的字符串数据就不见了。这是样品..。import numpy as np
[100.0, 400.0, 'stringhere'],
[200.0, 500.0, 'ano
浏览 3提问于2014-05-12得票数 0
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我有两个非结构化的NumPy数组，a和b，形状分别是(N,)和(N, 256, 2)，以及dtype np.float。我希望将它们组合成一个具有形状的结构化数组(N,)和dtype [('field1', np.float), ('field2', np.float, (256, 2))] )。两个NumPy数组表示要追加到这些字段中的N个新行。说
行参数可以是可以转换为符合
浏览 10提问于2020-05-30得票数 0
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我希望在NumPy 1.16.0中将具有相同(np.float)类型列的np.float结构化数组转换为非结构化数组。以前我是这样做的array[['item','value']].v
浏览 1提问于2019-07-24得票数 1
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假设您有一个结构化数组aprint(a)现在，如果我想将其中一个条目更改为不同的值，那么以下两种方法似乎是等价的(Case I)："""version""
浏览 0提问于2020-04-24得票数 1
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我有一个结构化的numpy数组，我试图就地修改它，但是新的值没有反映出来。import numpy as np
'formats': [np.int64, np.int64, np.dtype('np.array([(5, 500, 'hfg')], dtype = dt))
p
浏览 4提问于2022-10-12得票数 0
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我想知道是否可以在结构化数组中使用numpy.array作为数据类型。这就是我们的想法： (2, numpy.array([4,5,6]))('arr', numpy.array)])
我有一个由整数和数组组成的元组列表，并希望将其转换为结构化<em
浏览 4提问于2016-09-22得票数 2
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数据位于结构化数组中：dtype = [(field, float) for field in ['x', 'y', 'z', 'prop1', 'prop2']]对于某些操作，这些位置是作为单个nx3数组访问的1.
浏览 0提问于2017-11-29得票数 2
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我从下面的代码中获得了一个结构化的numpy数组：创建一个numpy结构化数组，调用第一
浏览 31提问于2018-07-24得票数 1
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我有一个带有混合数据类型(即浮点数、整型和字符串)的numpy结构化数组。我想选择数组中的一些列(所有列都只包含浮点数)，然后按列获得行的总和，作为标准的numpy数组。初始数组的形式类似于：
some_data = np.array([('foo', 3.5, 2.15), ('bar', 2.8, 5.3), ('baz
浏览 1提问于2018-01-16得票数 5
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我有一个一维结构化数组，例如( (1,2)，( 3,4 ) )，并希望将其转换为2D numpy数组([ 1,2，3，4 ])。现在我使用的是列表理解，然后是np.asarray()array2D = np.asarray(list_of_lists)
这看起来不太有效-有更好的方法吗？注意:这个问题的最初版本是提到"numpy
浏览 3提问于2015-09-24得票数 1
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我有一个包含非结构化的点数据集的vtk文件。它内部有几个数据集(场、电流、密度)。
我想用python加载这个文件，并将每个数据集转换为numpy数组，以便使用matplotlib绘制它。
浏览 1提问于2012-09-28得票数 2
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如果我定义一个结构化数组：x = np.array([(1, 'O', 1)], ('index', 'int32')]))import numpy</e
浏览 0提问于2011-10-12得票数 0
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NumPy“结构化数组”、“记录数组”和"recarray“之间的区别是什么？
暗示前两个是相同的:如果它们是相同的，哪个是这个对象的首选术语？同样的文档说(在页面的底部)：你可以找到更多关于recarray和结构化数组的信息(包括两者之间的区别) 。对这种差异有什么简单的解释吗？
浏览 1提问于2015-01-17得票数 27
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我已经将来自SQL (MySQLdb)查询的结果加载到numpy结构化数组中。现在我想以各种方式对数组进行排序。字段是字符串、ints、floats和python对象的混合包(对于随NULLS返回的列)。我看过，但正如askewchan在回答的底部提到的，它不适用于字符串，也不适用于python对象(例如，in，而是来自带有NULLS的列)。是否有一种方法可以通过一个或多个字段(可能是非数字类型<e
浏览 6提问于2013-08-17得票数 0
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假设我有这样一个结构化数组：import numpy as np# dtype=[('x', '<f4'), ('y', '<f4')])
我把它看作是一个3行2列的表这就是让我困惑的</e
浏览 1提问于2013-12-10得票数 1
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