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)
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)
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