如何使用数据类型(datetime,float)进行numpy重新排列?

假设我有一些简单的数据

y = [[datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1], 
     [datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1],
     [datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1]]

我想要一个与之对应的numpy记录数组.看起来我应该能够做到这一点:

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', object),('x','f')] )

或这个

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', '|O8'),('x','f')] )

或许这个

np.rec.array( y, dtype=[('timestamp', 'V'),('x','f')] )

但他们每个人都会返回一个错误

ValueError: Setting void-array with object members using buffer.

要么

TypeError: expected a readable buffer object

那么假设它甚至可能,我怎么能设置它呢?

最佳答案
您可以使用元组而不是列表来记录:

>> y = [(datetime.datetime( 2012,1,1,1,1), 2.1), 
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,2), -3.1),
...     (datetime.datetime( 2012,1,1,1,3), 0.1)]
>> np.rec.array(y, dtype=[('timestamp', object), ('x','f')])
rec.array([(datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 1), 2.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 2), -3.0999999046325684),
           (datetime.datetime(2012, 1, 1, 1, 3), 0.10000000149011612)],
dtype=[('timestamp', '|O8'), ('x', '<f4')])

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