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.compress()La función devuelve segmentos seleccionados de una array a lo largo del eje dado.
Sintaxis:
numpy.recarray.compress(condition, axis=None, out=None)Parámetros:
condición: [array 1-D de bool] Array que selecciona qué entradas devolver.
axis : [int, opcional] Eje a lo largo del cual se tomarán los cortes.
out: los resultados se colocarán en esta array.Devuelve: array_comprimida, ndarray.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.compress() 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 int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.compress methods to float record array
float_rec_arr = rec_arr.a
print("Record array of float: ", float_rec_arr)
out_arr = (rec_arr.a).compress([0, 1], axis = 0)
print ("Output compressed array : ", out_arr)
# applying recarray.compress methods to int record array
int_rec_arr = rec_arr.b
print("Record array of int: ", int_rec_arr)
out_arr = int_rec_arr.compress([True, False], axis = 1)
print ("Output compressed array : ", 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 int: [[ 2 -4 9] [ 1 4 -7]] Record array of float: [[ 5. 3. 6.] [ 9. 5. -12.]] Output compressed array : [[ 9. 5. -12.]] Record array of int: [[ 2 -4 9] [ 1 4 -7]] Output compressed array : [[2] [1]]
Código #2:
# Python program explaining
# numpy.recarray.compress() 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 int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.compress methods to whole record array
out_arr = rec_arr.compress([True, False], axis = 1)
print ("Output compressed array : ", 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 int: [[ 2 -4 9] [ 1 4 -7]] Output compressed array : [[(5.0, 2)] [(9.0, 1)]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA