numpy: ist es möglich, die dtype von Spalten zu erhalten, wenn column_stack

Question

Verwendung Wenn ich column_stack numpy Arrays verketten verwenden die dtype umgewandelt wird (in der Regel zu schweben)

a = numpy.array([1., 2., 3.], dtype=numpy.float64) 
b = numpy.array([1, 2, 3], dtype=numpy.int64) 
print numpy.column_stack((a, b)).dtype 
>>> float64 

ist es eine Möglichkeit, die dtype von zu bewahren die einzelnen Spalten?

Answer 1

Sie können zwei Arrays mit numpy.lib.recfunctions Verfahren stapeln und den Typ mit ihm bewahren:

>>> from numpy.lib.recfunctions import append_fields 

>>> a = numpy.rec.array(a, dtype=[('a', numpy.float64)]) 
>>> new_a = append_fields(a, 'b', b, usemask=False, dtypes=[numpy.int64]) 
>>> new_a 
array([(1.0, 1), (2.0, 2), (3.0, 3)], 
     dtype=[('a', '<f8'), ('b', '<i8')]) 

>>> new_a['a'] 
array([ 1., 2., 3.]) 

>>> new_a['b'] 
array([1, 2, 3]) 

Answer 2

bekam meine Arrays in string (S18) umgewandelt, wenn ich em column_stack'ed.

Ich benutzte astype (gewünschter dtype), um sie zurück zu konvertieren, was sie nach dem Stapeln waren.

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.astype.html

Beispiel:

new_array= old_array.astype(float64)