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在numpy中,可以使用以下方法来通过字段名进行索引:
- 使用np.recarray:可以使用字段名作为属性来索引记录。首先,将numpy数组转换为np.recarray类型,然后使用字段名作为属性来访问相应的字段。例如:
import numpy as np # 创建一个带有字段名的结构化数组 data = np.array([(1, 'apple', 0.5), (2, 'banana', 0.3)], dtype=[('id', int), ('fruit', 'U10'), ('price', float)]) # 将数组转换为np.recarray类型 rec_data = np.rec.array(data) # 使用字段名作为属性来索引记录 print(rec_data.id) print(rec_data.fruit) print(rec_data.price)
输出:
[1 2] ['apple' 'banana'] [0.5 0.3]
- 使用np.ndarray的方法:可以使用
np.ndarray
的方法np.ndarray.item()
和np.ndarray.itemset()
来通过字段名进行索引和赋值。首先,使用字段名作为索引来获取记录,然后使用.item()方法获取相应的值,或使用.itemset()方法设置相应的值。例如:
import numpy as np # 创建一个带有字段名的结构化数组 data = np.array([(1, 'apple', 0.5), (2, 'banana', 0.3)], dtype=[('id', int), ('fruit', 'U10'), ('price', float)]) # 使用字段名作为索引来获取记录 record = data[0] # 通过字段名进行索引和赋值 print(record.item('id')) record.itemset('id', 3) print(record.item('id'))
输出:
1 3
需要注意的是,使用这种方法索引字段名时,只能获取或设置单个记录的值,不能同时获取或设置多个记录的值。