Función Numpy recarray.argmin() | Python

En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)], donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr['a'] and arr['b'].

Las arrays de registros permiten acceder a los campos como miembros de la array, utilizando arr.a and arr.b. numpy.recarray.argmin()La función devuelve índices del elemento mínimo de la array en un eje particular.

Sintaxis: numpy.recarray.argmin(axis=None, out=None)

Parámetros:
eje: [int, opcional] A lo largo de un eje especificado como 0 o 1
out: [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
  -> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
  -> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.

Devuelve: [ndarray of ints] Array de índices en la array con la misma forma que array.shape con la dimensión a lo largo del eje eliminada.

Código #1:

# Python program explaining
# numpy.recarray.argmin() method 
  
# importing numpy as geek
import numpy as geek
  
# creating input array with 2 different field 
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, 4), (6.0, 9)],
                    [(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]],
                    dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
  
# applying recarray.argmin methods to
# float record array along axis 1
out_arr = geek.recarray.argmin(rec_arr.a, axis = 1)
print ("Output array along axis 1: ", out_arr) 
  
# applying recarray.argmin methods to
# int record array along axis 0
out_arr = geek.recarray.argmin(rec_arr.b, axis = 0)
print ("Output array along axis 0: ", out_arr) 
Producción:

Input array :  [[(5.0, 2) (3.0, 4) (6.0, 9)]
 [(9.0, 1) (5.0, 4) (-12.0, -7)]]
Record array of float:  [[  5.   3.   6.]
 [  9.   5. -12.]]
Record array of int:  [[ 2  4  9]
 [ 1  4 -7]]
Output array along axis 1:  [1 2]
Output array along axis 0:  [1 0 1]

Código #2:

Si aplicamos numpy.recarray.argmin()a toda la array de registros, entonces daráType error

# Python program explaining
# numpy.recarray.argmin() method 
  
# importing numpy as geek
import numpy as geek
  
# creating input array with 2 different field 
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, 4), (6.0, -7)],
                     [(9.0, 1), (6.0, 4), (-2.0, -7)]],
                     dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
  
# applying recarray.argmin methods to  record array
out_arr = geek.recarray.argmin(rec_arr)
Producción:

TypeError: no se pueden convertir datos de array de dtype((numpy.record, [(‘a’, ‘<f8’), (‘b’, ‘<i8’)])) a dtype(‘V16’) según la regla ‘seguro’

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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