Numpy陣列創建

Question

首先我會道歉這個問題的任意性，但我重寫了一些我的腳本使用Numpy數組而不是嵌套的Python列表（對於性能和內存），但我仍然努力與他們的聲明。我試圖創建一個使用numpy數組的結構，我從數組中的1000（任意值）元素開始，其中每個元素都應該包含一個float（as [x] [0]）和一個嵌套數組，其中包含一個嵌套數組，其中包含一個嵌套數組，其中包含一個嵌套數組，其中包含一個嵌套數組，座標（因此10.0000 x 2浮動PER頂層元素）（as [x] [1]，嵌套數組中的每個元素都可以[x] [1] [y] [z]訪問，其中y是嵌套數組中的元素z指定2個座標中的哪一個）。以下問題Nested Structured Numpy Array創建了幾乎相同的結構（作爲我的問題和我期望的結構的參考）。

原理圖的原始數據例如：

time 0 
    m/z 10 int 10 
    m/z 20 int 20 
    m/z 30 int 1000 
    ... 
time 1 
    <repeat> 

我已閱讀，我haveto使用D型部分來定義嵌套的數組，但我不是在尺寸空數組的聲明部分十分清楚，可能有誰給我一隻手？這是我到目前爲止所提出的。

data=np.zeroes((1000,2 /* Now add nested array */), dtype=[('time', 'f'), [('m/z','f'), ('intensity','f')]])

PS：矩陣可能是這更好的選擇嗎？

Answer 1

>>> a = np.zeros(1000, dtype='float32, (10000,2)float32') 
>>> a[200][0] 
0.0 
>>> a[200][1][2000] 
array([ 0., 0.], dtype=float32) 

請注意，這會創建1000個維數組（10000,2）。這很好，如果你只做過只看其中一個數組的操作。使用單獨的（1000,10000,2）數組可以更好地利用NumPy中的矢量化操作。例如，你可以增加所有第二座標在一個操作是這樣的：

>>> b = np.zeros((1000,10000,2)) 
>>> b[:,:,1] += 1 

試圖做同樣的a[:][1][:,1]是錯誤的。