Python 当数组名为unicode时，numpy recfunctions追加\u字段是否失败？

我正在尝试使用numpy.lib.recfunctions append_fields函数将数组附加到numpy重新排列

如果重新排列字段名是unicode，我会收到一个“TypeError:data type not Understanding”错误

这种行为是否符合设计，如果是，是否有解决办法

在Win32计算机上使用python 2.7

下面的代码演示了问题（请原谅额外的日期-时间操作-我希望创建的问题尽可能接近我的原始错误）：

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使用

unicode

名称的代码在

Python3

下运行良好，其中unicode是默认的字符串类型

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编辑：起初我认为问题在于屏蔽数组。但是通过进一步的测试，我得出结论，真正的问题是

dtype

是否可以接受unicode（在py2情况下）名称。通常名称必须是字符串（无论版本如何定义）。但是定义数据类型的字典样式允许使用unicode名称。这就是为什么

fromarrays

有效，而不是

append\u字段

有效的根本原因

我将保留蒙面数组讨论，因为这是您接受的

屏蔽阵列有问题吗？ 在2.7中，完整的错误堆栈是：

  File "stack28586238.py", line 22, in <module>
    FileData = RF.append_fields(FileData,'DateTime', data=DT)  #, dtypes='f8'
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/recfunctions.py", line 633, in append_fields
    base = merge_arrays(base, usemask=usemask, fill_value=fill_value)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/recfunctions.py", line 403, in merge_arrays
    return seqarrays.view(dtype=seqdtype, type=seqtype)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/records.py", line 501, in view
    return ndarray.view(self, dtype, type)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 2782, in __array_finalize__
    _mask = getattr(obj, '_mask', make_mask_none(obj.shape, odtype))
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 1566, in make_mask_none
    result = np.zeros(newshape, dtype=make_mask_descr(dtype))
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 1242, in make_mask_descr
    return np.dtype(_recursive_make_descr(ndtype, np.bool))
TypeError: data type not understood

在前一个SO问题（不久前）中，我遇到了掩蔽数组的问题。我得看看是否有关联

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与此没有直接关系，但它确实指出了混合掩蔽数组和结构化数组时的一些错误

是您先前关于

add_字段

的SO问题，重点是

datetime

类型

或者使用unicode名称定义数据类型时出现问题？ 通过添加

usemack=False

我将错误转移到另一个点，在这里它试图从两个组件的数据类型列表中构造

dtype

：

np.dtype（base.dtype.descr+data.dtype.descr）

在2.7中，我们可以使用unicode名称构造

记录数组

：

In [11]: np.core.records.fromarrays([[0,1]],names=[u'test'])
Out[11]: 
rec.array([(0,), (1,)], 
      dtype=[(u'test', '<i4')])

似乎通常情况下，数据类型名称必须是字符串。在

python3

中，

np.dtype（[（b'test'，int）]）

产生相同的错误

同样在py3中

np.core.records.fromarrays([[0,1]],names=[b'test'])

生成一个

ValueError:字段名必须是字符串

np.core.records.fromArray

允许使用unicode，因为它使用

格式\u解析器

：

p=np.format_parser(['int'],[u'test'],[])
p.dtype
# dtype([(u'test', '<i4')])

下面是一个合并两个具有unicode名称的结构化数组的示例（使用py2）：

[53]中的

dt1=np.dtype（{'names'：[u'test1']，'formats'：['int']}）
在[54]中：dt2=np.dtype（{'names'：[u'test2']，'formats'：['float']}）
在[55]中：dt12=np.dtype（{'names'：[u'test1'，u'test2']，'formats'：['int'，'float']}）
在[56]中：arr1=np.array（[1,2,3]中x的[（x，]），dtype=dt1）
[57]中：arr2=np.array（[1,2,3]中x的[（x，）]，dtype=dt2）
[58]中：arr12=np.zeros（（3，），dtype=dt12）
In[59]：RF.递归填充字段（arr1，arr12）
...
In[60]：RF.递归填充字段（arr2，arr12）
出[60]：
数组（[（1,1.0），（2,2.0），（3,3.0）]，
dtype=[（u'test1'，”进一步挖掘，我发现py2和py3都希望字段名是字符串（由版本定义）。通过在py2中允许unicode名称，异常情况是
fromarrays（）
函数。
In [12]: np.dtype([(u'test', int)])
...    
TypeError: data type not understood

np.core.records.fromarrays([[0,1]],names=[b'test'])

p=np.format_parser(['int'],[u'test'],[])
p.dtype
# dtype([(u'test', '<i4')])

np.dtype({'names':[u'test'],'formats':['int']})

In [53]: dt1 = np.dtype({'names':[u'test1'],'formats':['int']})
In [54]: dt2 = np.dtype({'names':[u'test2'],'formats':['float']})
In [55]: dt12 = np.dtype({'names':[u'test1',u'test2'],'formats':['int','float']})

In [56]: arr1 = np.array([(x,) for x in [1,2,3]],dtype=dt1)
In [57]: arr2 = np.array([(x,) for x in [1,2,3]],dtype=dt2)
In [58]: arr12 = np.zeros((3,),dtype=dt12)

In [59]: RF.recursive_fill_fields(arr1,arr12)
...

In [60]: RF.recursive_fill_fields(arr2,arr12)
Out[60]: 
array([(1, 1.0), (2, 2.0), (3, 3.0)], 
      dtype=[(u'test1', '<i4'), (u'test2', '<f8')])