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把一个numpy recarray转换成一个2d数组?

recarray numpy python

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babbageclunk · 技术社区 · 15 年前

我们有一组针对个别日期的recarray数据——第一个属性是时间戳,其余的是值。

其中几项:

    ts             a    b    c
2010-08-06 08:00, 1.2, 3.4, 5.6
2010-08-06 08:05, 1.2, 3.4, 5.6
2010-08-06 08:10, 1.2, 3.4, 5.6
2010-08-06 08:15, 2.2, 3.3, 5.6
2010-08-06 08:20, 1.2, 3.4, 5.6

我们希望生成一个数组,其中包含每个值的平均值(就好像您将每天的所有数据都放在彼此之上,并平均排列的所有值)。时间戳时间都匹配,因此我们可以通过创建一个带有时间戳的result recarray和其他列的0来完成,然后执行如下操作:

for day in day_data:
    result.a += day.a
    result.b += day.b
    result.c += day.c

result.a /= len(day_data)
result.b /= len(day_data)
result.c /= len(day_data)

似乎一个更好的方法是将每天的数据转换成一个二维数组(去掉时间戳),然后在一次操作中对所有元素进行平均,但是我们找不到一种方法来实现这一点——它总是一个一维的对象数组。

有人知道怎么做吗?

1 回复 | 直到 12 年前

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Joe Kington 12 年前

有几种方法可以做到这一点。一种方法是选择recarray的多个列并将它们强制转换为浮点数,然后重新整形为二维数组:

new_data = data[['a','b','c']].astype(np.float).reshape((data.size, 3))

或者,您可以考虑这样的事情(可以忽略的是,速度较慢,但可读性更强):

new_data = np.vstack([data[item] for item in ['a','b','c']]).T

还要注意的是,调查一下可能是个好主意 pandas 对于这样的操作,您可以轻松地使用异构数据。