Agregar un campo a una matriz numpy estructurada

Question

¿Cuál es la forma más limpia de agregar un campo a una matriz numpy estructurada? ¿Se puede hacer de manera destructiva, o es necesario crear una nueva matriz y copiar sobre los campos existentes? ¿Están los contenidos de cada campo almacenados contiguamente en la memoria para que dicha copia se pueda hacer de manera eficiente?

Answer 1

Si está usando numpy 1.3, también hay numpy.lib.recfunctions.append_fields().

Para muchas instalaciones, necesitará import numpy.lib.recfunctions para tener acceso a esto. import numpy no permitirá que uno vea el numpy.lib.recfunctions

Answer 2

import numpy 

def add_field(a, descr): 
    """Return a new array that is like "a", but has additional fields. 

    Arguments: 
     a  -- a structured numpy array 
     descr -- a numpy type description of the new fields 

    The contents of "a" are copied over to the appropriate fields in 
    the new array, whereas the new fields are uninitialized. The 
    arguments are not modified. 

    >>> sa = numpy.array([(1, 'Foo'), (2, 'Bar')], \ 
         dtype=[('id', int), ('name', 'S3')]) 
    >>> sa.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3')]) 
    True 
    >>> sb = add_field(sa, [('score', float)]) 
    >>> sb.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3'), \ 
             ('score', float)]) 
    True 
    >>> numpy.all(sa['id'] == sb['id']) 
    True 
    >>> numpy.all(sa['name'] == sb['name']) 
    True 
    """ 
    if a.dtype.fields is None: 
     raise ValueError, "`A' must be a structured numpy array" 
    b = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + descr) 
    for name in a.dtype.names: 
     b[name] = a[name] 
    return b