Python 向只有一行的numpy rec数组添加数据列

我需要向numpy rec数组添加一列数据。我在这里看到了很多答案，但它们似乎不适用于只包含一行的rec数组

假设我有一个rec数组

x

：

>>> x = np.rec.array([1, 2, 3])
>>> print(x)
rec.array((1, 2, 3), 
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')])

如果我尝试使用普通的

append\u fields

方法添加列

>>> np.lib.recfunctions.append_fields(x, 'f3', 4, dtypes='<i8', 
usemask=False, asrecarray=True)

结果表明，对于只有一行的rec数组，

len（x）

不起作用，而

x.size

起作用。如果我改用

np.hstack（）

，我会得到

TypeError:invalid type promotion

，如果我尝试

np.c

，我会得到一个不想要的结果

>>> np.c_[x, 4]
array([[(1, 2, 3), (4, 4, 4)]], 
  dtype=(numpy.record, [('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8')]))

np.c_x[x，4] 数组（[（1,2,3），（4,4,4）]，

---

dtype=（numpy.record，[（'f0'，'创建初始数组，使其具有形状（1，）；注意额外的括号：

In [17]: x = np.rec.array([[1, 2, 3]])

（如果

x

是您无法控制的输入，您可以在

append\u fields（）

中使用

x=np.至少\u 1d（x）

）

然后确保

append_fields

中给出的值也是长度为1的序列：

In [18]: np.lib.recfunctions.append_fields(x, 'f3', [4], dtypes='<i8', 
    ...: usemask=False, asrecarray=True)
Out[18]: 
rec.array([(1, 2, 3, 4)], 
          dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8')])

---

[18]中的

：np.lib.recfunctions.append_字段（x，'f3'，[4]，dtypes=”下面是一种在没有recfunctions的情况下执行作业的方法：

In [64]: x = np.rec.array((1, 2, 3))
In [65]: y=np.zeros(x.shape, dtype=x.dtype.descr+[('f3','<i4')])
In [66]: y
Out[66]: 
array((0, 0, 0, 0), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])
In [67]: for name in x.dtype.names: y[name] = x[name]
In [68]: y['f3']=4
In [69]: y
Out[69]: 
array((1, 2, 3, 4), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])

[64]中的
：x=np.rec.array（（1,2,3））
在[65]中：y=np.zero（x.shape，dtype=x.dtype.descr+[（'f3'，'问题不在于
x
的维度，而在于
4
rf.append\u字段（x，'f3'，[4]，usemack=False）
@hpaulj您真的尝试过这个吗？这没有什么区别。我仍然得到一个
类型错误
。如果numpy函数的源代码调用
len（x）
和
len（x），那么更改
4
就没有意义了
抛出一个错误，然后就这么简单。对不起，我的
x
是
（1，）
x=np.rec.array（[（1，2，3）]）
，我的总体印象是，
recfunctions
有缺陷，并且没有积极开发。我不止一次建议直接使用结构化数组。我同意@hpaulj；可能是一个缺陷，
append\u字段
不能使用“标量”重新数组（即具有形状的数组
（）
）.谢谢，
np.至少_1d（）
成功了。我想这会在将来派上用场的。
In [18]: np.lib.recfunctions.append_fields(x, 'f3', [4], dtypes='<i8', 
    ...: usemask=False, asrecarray=True)
Out[18]: 
rec.array([(1, 2, 3, 4)], 
          dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8')])

In [64]: x = np.rec.array((1, 2, 3))
In [65]: y=np.zeros(x.shape, dtype=x.dtype.descr+[('f3','<i4')])
In [66]: y
Out[66]: 
array((0, 0, 0, 0), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])
In [67]: for name in x.dtype.names: y[name] = x[name]
In [68]: y['f3']=4
In [69]: y
Out[69]: 
array((1, 2, 3, 4), 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4')])