Supposons que je fais deux recarrasses avec le même dttype et les empilez: bien que Je peux évidemment la transformer en recharge à nouveau, comme indiqué avec a et b sont recarrays, C n'est pas le cas: d ci-dessus, mais c'est-à-dire incommode. Y a-t-il une raison pour laquelle l'empilement de deux recarrays ne produit pas un autre recharge?
3 Réponses :
Je ne sais pas. Très probablement, c'est un bug / fonctionnalité qui n'a jamais été mis en œuvre. Vous pouvez utiliser cette technique pour créer une fonction d'empilement plus intelligente ceci fonctionne Pour les recharps et les tableaux réguliers Je ne sais pas ce que vous planifiez, mais vous voudrez peut-être demander sur le Liste de diffusion numpy est une meilleure façon que d'utiliser la méthode documentée, mais à double sens, et quel est leur raisonnement pour ne pas faire l'emballage. numpy.hstack est essentiellement un wrapper autour d'une fonction dans numpy.core.fromnumeric . Numérique est l'un des deux prédécesseurs de Numpy. La plupart des fonctions en numpopy ont une convention pour générer le même type que l'entrée en appelant la méthode __ array_wrap __ de l'entrée sur la sortie et que la sortie résultante doit avoir les mêmes données, mais "emballé" dans la nouvelle classe. Peut-être que le concept d'emballage n'était pas en numérique, et que jamais a été ajouté à cette fonction.
Incidemment, vous pouvez également utiliser: ou (source: Ce message de liste de diffusion )
Ils ne préservent pas le recouvrement non plus.
Alternativement, il existe des utilitaires d'assistance dans si on veut ajouter des colonnes supplémentaires à un (Bien que pas une réponse à la question, je pose la dernière exemple comme référence) numpy.lib.reccunctions que j'ai trébuché sur ici . Ce module a des fonctions pour la fusion et l'empilement recarrays : recarray , cela peut être Fait en utilisant fusion_arrays :
Pour Stack_arrays : Si le type des colonnes empilées peut être différent, utilisez l'argument facultatif autoconvert = true . Notez que a (type = aa (type = autoconvert peut venir utile dans ces situations.