Python numpy-如何向数组第一列中的每个元素添加值？

我有这样一个数组：

array([('6506', 4.6725971801473496e-25, 0.99999999995088695),
       ('6601', 2.2452745388799898e-27, 0.99999999995270605),
       ('21801', 1.9849650921836601e-31, 0.99999999997999001), ...,
       ('45164194', 1.0413482803123399e-24, 0.99999999997453404),
       ('45164198', 1.09470356446595e-24, 0.99999999997635303),
       ('45164519', 3.7521365799080699e-24, 0.99999999997453404)], 
      dtype=[('pos', '|S100'), ('par1', '<f8'), ('par2', '<f8')])

数组（[（'6506'，4.6725971801473496e-25，0.9999999995088695），
（'6601'，2.24527453889898E-27，0.9999999995270605），
（'21801'，1.98496509218601E-31，0.9999999997999001）。。。，
（'45164194'，1.041348280312399E-24，0.9999999997453404），
（'45164198'，1.09470356446595e-24，0.9999999997635303），
（'45164519'，3.75213657999080699E-24，0.9999999997453404）]，
dtype=[（'pos'，'S100'），（'par1'，'p>一个简单（尽管可能不是最优）的解决方案就是：

a = np.array([('6506', 4.6725971801473496e-25, 0.99999999995088695),
       ('6601', 2.2452745388799898e-27, 0.99999999995270605),
       ('21801', 1.9849650921836601e-31, 0.99999999997999001),
       ('45164194', 1.0413482803123399e-24, 0.99999999997453404),
       ('45164198', 1.09470356446595e-24, 0.99999999997635303),
       ('45164519', 3.7521365799080699e-24, 0.99999999997453404)],
      dtype=[('pos', '|S100'), ('par1', '<f8'), ('par2', '<f8')])


a['pos'] = [''.join(('2R:',x)) for x in a['pos']]

In [11]: a
Out[11]:
array([('2R:6506', 4.67259718014735e-25, 0.999999999950887),
       ('2R:6601', 2.24527453887999e-27, 0.999999999952706),
       ('2R:21801', 1.98496509218366e-31, 0.99999999997999),
       ('2R:45164194', 1.04134828031234e-24, 0.999999999974534),
       ('2R:45164198', 1.09470356446595e-24, 0.999999999976353),
       ('2R:45164519', 3.75213657990807e-24, 0.999999999974534)],
      dtype=[('pos', 'S100'), ('par1', '<f8'), ('par2', '<f8')])

a=np.数组（[（'6506'，4.6725971801473496e-25，0.9999999995088695），
（'6601'，2.24527453889898E-27，0.9999999995270605），
（'21801'，1.98496509218601E-31，0.9999999997999001），
（'45164194'，1.041348280312399E-24，0.9999999997453404），
（'45164198'，1.09470356446595e-24，0.9999999997635303），
（'45164519'，3.75213657999080699E-24，0.9999999997453404）]，
数据类型=[（'pos'，'S100'），（'par1'，'使用：

来自numpy导入阵列的
>>
>>>从numpy.core.defchararray导入添加
>>>
>>>xs=数组（[（'6506'，4.6725971801473496e-25，0.9999999995088695），
…（'6601'，2.2452745388989898E-27，0.999999995270605），
…（'21801'，1.98496509218601E-31，0.9999999997999001），
…（'45164194'，1.041348280312399E-24，0.9999999997453404），
…（'45164198'，1.09470356446595e-24，0.9999999997635303），
…（'45164519'，3.75213657999080699E-24，0.9999999997453404）]，
…dtype=[（'pos'，'S100'），（'par1'，'另一个稍微快一点的解决方案是使用带有
+
运算符的列表理解。虽然我不明白为什么它更快。但它肯定非常优雅和基本

a['pos'] = ["2R:" + x for x in a['pos']]

时间：

%timeit a['pos'] = ["2R:" + x for x in a['pos']]
8.07 ms ± 64.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit a['pos'] = [''.join(('2R:',x)) for x in a['pos']]
9.53 ms ± 391 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit a['pos'] = add('2R:', a['pos'])
14.2 ms ± 337 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

PS：我使用稍微不同的定义创建了数组
a
：

a = np.empty(20000, dtype=[('pos', 'U5'), ('par1', '<f8'), ('par2', '<f8')])

a=np.empty（20000，dtype=[（'pos'，'U5'），（'par1'，，我想我可以只引用第一列并对其应用一个函数，但是我得到了
索引错误：无效索引
当我尝试此操作时：
array[：，0]
使用
np.rec.array
您可以使用
array[“pos”]访问这些列
。但我不知道如何以您正在寻找的“字符串添加广播”方式添加任何内容。嗯，我可以使用数组['pos']访问第一列，但我不确定如何从那里修改值。（假设方向正确）可能重复令人印象深刻的解决方案。如果我们要附加（而不是前置）
'2R:”
，根据“S100”是否留有足够的空间，此函数处理其任务的方式是否会有显著的不同？（例如，想象数字有98位。）@Eikenberg，根据一项实验（），
添加
（都是前置/追加）根据指定的大小截断尾随部分。计时会产生有趣的结果。谢谢！这两种解决方案都会为我抛出错误：
join
：
TypeError:sequence item 1:expected str instance，numpy.bytes\uuuuuu找到
和
add
：
TypeError:必须是str，而不是numpy.bytes\uuuu
a['pos'] = ["2R:" + x for x in a['pos']]

%timeit a['pos'] = ["2R:" + x for x in a['pos']]
8.07 ms ± 64.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit a['pos'] = [''.join(('2R:',x)) for x in a['pos']]
9.53 ms ± 391 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit a['pos'] = add('2R:', a['pos'])
14.2 ms ± 337 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

a = np.empty(20000, dtype=[('pos', 'U5'), ('par1', '<f8'), ('par2', '<f8')])