numpy.core.records.array

核心.记录。array ( obj , dtype = None , shape = None , offset = 0 , strides = None , formats = None ,名称= None , titles = None , aligned = False , byteorder = None , copy = True )

从各种对象构造记录数组。

通用记录数组构造函数，recarray根据输入分派到适当的创建函数（请参阅注释）。

参数：

任意对象

输入对象。有关如何处理各种输入类型的详细信息，请参阅注释。

dtype数据类型，可选

数组的有效数据类型。

shape int 或整数元组，可选

每个阵列的形状。

偏移量int，可选

文件或缓冲区中开始读取的位置。

strides整数元组，可选

Buffer ( buf ) 根据这些步幅进行解释（步幅定义每个数组元素、行、列等在内存中占用多少字节）。

格式、名称、标题、对齐、字节顺序

如果dtype是None，则将这些参数传递给 numpy.format_parser构造数据类型。请参阅该函数以获取详细文档。

复制布尔值，可选

是否复制输入对象（True），或使用引用。此选项仅适用于输入为 ndarray 或 recarray 的情况。默认为 True。

返回：

np.recararray

从指定对象创建的记录数组。

笔记

如果obj是None，则调用recarray构造函数。如果 obj是字符串，则调用fromstring构造函数。如果obj是列表或元组，则如果第一个对象是ndarray，则调用 fromarrays，否则调用fromrecords。如果obj是 a recarray，则在记录中复制数据（如果copy=True）并使用新的格式、名称和标题。如果obj 是一个文件，则调用fromfile.最后，如果 obj 是 an ndarray，则返回obj.view(recarray)，复制数据 if copy=True。

例子

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> np.core.records.array(a)
rec.array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]],
    dtype=int32)

>>> b = [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]
>>> c = np.core.records.array(b, formats = ['i2', 'f2'], names = ('x', 'y'))
>>> c
rec.array([(1, 1.0), (2, 4.0), (3, 9.0)],
          dtype=[('x', '<i2'), ('y', '<f2')])

>>> c.x
rec.array([1, 2, 3], dtype=int16)

>>> c.y
rec.array([ 1.0,  4.0,  9.0], dtype=float16)

>>> r = np.rec.array(['abc','def'], names=['col1','col2'])
>>> print(r.col1)
abc

>>> r.col1
array('abc', dtype='<U3')

>>> r.col2
array('def', dtype='<U3')