的Python numpy.where和结构化（记录）阵列

Question

我想用numpy.where我阵列的记录：

new_array = np.core.records.fromrecords([(data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],ND‌​ate)],names='Date, Name, Age, Start, End,Avg,NDate',formats='S10,d,d,d,d,d,d') 

我已经试过这样：

np.where(work.stock==6.26) 
>>(array([], dtype=int32),) 

返回任何，所以我试过这个：

np.where(work.stock==work.stock[6.26]) 
>>(array([6]),) 

返回相等元素的个数。但我只需要第一次出现的索引。如何做呢？

Answer 1

从您的第一条语句我可以构建一个看起来很像阵列

new_array = np.core.records.fromrecords([(1,2,3,4,5,6,7)], 
    names='Date, Name, Age, Start, End,Avg,NDate', 
    formats='S10,d,d,d,d,d,d') 

其显示为

rec.array([('1', 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0)], 
    dtype=[('Date', 'S10'), ('Name', '<f8'), ('Age', '<f8'), 
    ('Start', '<f8'), ('End', '<f8'), ('Avg', '<f8'), ('NDate', '<f8')]) 

但你

np.where（work.stock == 6.26）

让我挠挠脑袋。什么是work？ stock是另一个数组的字段。这不是new_array的字段。

np.where（work.stock == work.stock [6.26]）

同样令人费解。你怎样用一个浮点数（6.26）来索引一个数组？

小心做像work.stock==6.26这样的测试。由于舍入误差，浮标上的平等测试通常不起作用。

在简单阵列上练习np.where。在尝试浮动之前从整数开始。了解它在没有任何匹配时以及有多个匹配时产生的内容。

如果您的new_array中只有一条记录，那么使用简单的Python列表可能会更好。

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这里是你如何可以使用where找到第一个记录与给定值在某一特定领域具有

定义一小阵有2场，4条记录，和整数值（便于测试） ：是等于1（整数）的X['f0']

In [482]: X=np.core.records.fromrecords([(1,2),(2,3),(3,3),(4,1),(1,2)],dtype='i,i') 

In [483]: X 
Out[483]: 
rec.array([(1, 2), (2, 3), (3, 3), (4, 1), (1, 2)], 
     dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')]) 

In [484]: X['f0'] 
Out[484]: array([1, 2, 3, 4, 1]) 

元素

In [486]: i=np.where(X['f0']==1) 

In [487]: i 
Out[487]: (array([0, 4]),) 

而第一个的索引（第一[0]采阵列出来的元组）

In [488]: i[0][0] 
Out[488]: 0 

In [489]: X[i[0][0]] 
Out[489]: (1, 2) 

我也可以使用整个i得到所有满足此条件的X

In [494]: X[i] 
Out[494]: 
rec.array([(1, 2), (1, 2)], 
     dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')]) 

，并选择第一：

In [495]: X[i][0] 
Out[495]: (1, 2) 

如果没有任何匹配，然后where返回一个空数组

In [496]: i=np.where(X['f0']==5) 

In [497]: X[i] 
Out[497]: 
rec.array([], 
     dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')]) 

在结构化阵列字段甲where试验比在2D阵列的行或列中的测试确实没有什么不同。

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我改变X.f0到X['f0']，因为该记录数组表示法可以是混乱，和非记录结构化阵列是更常见的，这些天，特别是当通过np.getfromtxt产生阵列。

X==2返回False。 X['f0']==2返回array([False, True, False, False, False], dtype=bool)。布尔测试不适用于结构化数组的字段。

要在所有字段中找到'行'X，我必须针对匹配的结构化数组进行测试，例如，

In [507]: X==np.array([(2,3)],dtype=X.dtype) 
Out[507]: rec.array([False, True, False, False, False], dtype=bool) 

np.where可以与Out[507]布尔数组工作。

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查找X记录，其中一个领域或其他有2：

In [518]: I=(X['f0']==2) | (X['f1']==2) 

In [519]: I 
Out[519]: array([ True, True, False, False, True], dtype=bool) 

In [520]: X[I] 
Out[520]: 
rec.array([(1, 2), (2, 3), (1, 2)], 
     dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')]) 

我必须单独测试每一个领域。

在这种情况下，X所有字段都是整数，所以可以构建一个2D整数视图，以及执行上一个测试：

In [526]: np.any(X.view(int).reshape(X.shape[0],-1)==2,axis=1) 
Out[526]: array([ True, True, False, False, True], dtype=bool) 

查看最近https://stackoverflow.com/a/33094425/901925更多上使用结构化的view阵列。