Python 使用命名字段组合两个numpy-ndarray数组

如何正确地将两个具有命名字段且长度相同的numpy ndarray组合成一个ndarray？在下面的示例中，我想将

xnd

和

ynd

组合成一个numpy数组

我知道如何从连接的数据类型

xnd

和

ynd

创建一个新的数据数组，然后迭代地将

xnd

和

ynd

中的内容复制到新的数据数组中。但是有一个numpy命令可以帮我做这件事吗

将

xnd

和

ynd

结合起来的最快最简单的方法是理想的。也许是将

ynd

附加到

xnd

中而不是复制？此解决方案需要在大型阵列中快速工作

我已经看到了几个关于如何组合简单的n维numpy数组的示例，但它们并没有帮助我解决这个问题。示例底部带有

znd=np.join（（xnd，ynd））

的那一行就是我被卡住的地方

谢谢

import numpy as np

n = 10

t = np.arange(n)
abc = np.array((t,t+n,t+2*n)).T
y = (t*10).astype(np.uint32) 


# Create x ndarray
xdt = np.dtype([
    ('t', np.float64),
    ('abc', (np.float32, 3) )
    ])
xnd = np.ndarray( shape=n, dtype=xdt)
xnd['t'] = t
xnd['abc'] = abc

# Create y ndarray
ydt = np.dtype([
    ('y', np.uint32),
    ])
ynd = np.ndarray( shape=n, dtype=ydt)
ynd['y'] = y


print xnd.dtype
# [('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,))]
print ynd.dtype
# [('y', '<u4')]


# Combine x and y
# This line not correct.  What is the proper way to do this?
znd = np.join((xnd, ynd)) 

print znd.dtype
# [('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,)), ('y', '<u4')]

将numpy导入为np
n=10
t=np.arange（n）
abc=np.数组（（t，t+n，t+2*n））.t
y=（t*10）.aType（np.uint32）
#创建x阵列
xdt=np.dtype([
（'t'，np.64），
（‘abc’，（np.32，3））
])
xnd=np.ndarray（shape=n，dtype=xdt）
xnd['t']=t
xnd['abc']=abc
#创建y形阵列
ydt=np.dtype([
（'y'，np.uint32），
])
ynd=np.ndarray（shape=n，dtype=ydt）
ynd['y']=y
打印xnd.dtype
#[（'t'，'以下是
recarray
函数的功能-按名称复制字段：

In [10]: zdt=[('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,)), ('y', '<u4')]
In [11]: znd=np.zeros(xnd.shape, dtype=zdt)

In [12]: for name in xnd.dtype.names:
   ....:     znd[name]=xnd[name]
   ....:     

In [13]: for name in ynd.dtype.names:
    znd[name]=ynd[name]
   ....:     

In [14]: znd
Out[14]: 
array([(0.0, [0.0, 10.0, 20.0], 0L), (1.0, [1.0, 11.0, 21.0], 10L),
       (2.0, [2.0, 12.0, 22.0], 20L), (3.0, [3.0, 13.0, 23.0], 30L),
       (4.0, [4.0, 14.0, 24.0], 40L), (5.0, [5.0, 15.0, 25.0], 50L),
       (6.0, [6.0, 16.0, 26.0], 60L), (7.0, [7.0, 17.0, 27.0], 70L),
       (8.0, [8.0, 18.0, 28.0], 80L), (9.0, [9.0, 19.0, 29.0], 90L)], 
      dtype=[('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,)), ('y', '<u4')])

我预计这会更慢，至少当行数多于字段数时


由于在这种情况下字段没有重叠，因此只需将数据类型的
dtye.descr
合并即可创建新的数据类型。
descr
是一个列表；一个列表可以连接到另一个列表

In [26]: np.dtype(xnd.dtype.descr+ynd.dtype.descr)
Out[26]: dtype([('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,)), ('y', '<u4')])

[26]中的
：np.dtype（xnd.dtype.descr+ynd.dtype.descr）
Out[26]：dtype（[（'t'，'我的问题是重复的，已经在这里回答了：
In [26]: np.dtype(xnd.dtype.descr+ynd.dtype.descr)
Out[26]: dtype([('t', '<f8'), ('abc', '<f4', (3,)), ('y', '<u4')])