class numpy.recarray[source]

构造一个允许使用属性进行字段访问的ndarray。

数组可能具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。例如[（x， int），（y， float）] t0 >，其中数组中的每个条目是一对（int， float）。通常，使用字典查找（例如arr['x']和arr['y']）访问这些属性。记录数组允许使用arr.x和arr.y作为数组的成员访问字段。

参数：	shape：tuple 输出数组的形状。 dtype：数据类型，可选所需的数据类型。默认情况下，数据类型由格式，名称，标题，对齐和。格式：数据类型列表，可选包含不同列的数据类型的列表，例如`['i4'， 'f8'， 'i4']`。formats does not support the new convention of using types directly, i.e. `(int, float, int)`. 请注意，格式必须是列表，而不是元组。由于格式有限，建议您改为指定`dtype`。名称：str的tuple，可选每列的名称，例如`（'x'， 'y'， 'z'）`。 buf：buffer，可选默认情况下，将创建给定形状和数据类型的新数组。如果指定buf并且是暴露缓冲区接口的对象，则数组将使用来自现有缓冲区的内存。在这种情况下，偏移和`strides`关键字可用。
返回：	rec：recarray 给定形状和类型的空数组。
其他参数：
	titles：str的tuple，可选列名称的别名。例如，如果名称是`（'x'， 'y'， 'z'）` 和标题是`（'x_coordinate'， 'y_coordinate'， 'z_coordinate'） t9 >`，则`arr['x']`等效于`arr.x`和`arr.x_coordinate`。 byteorder：{''，'='}，可选所有字段的字节顺序。 aligned：bool，可选将内存中的字段与C编译器对齐。 strides：ints的tuple，可选根据这些步长解释缓冲区（buf）（strides定义每个数组元素，行，列等的字节数。占用内存）。 offset：int，可选从此偏移开始读取缓冲区（buf）。 order：{'C'，'F'}，可选行主（C风格）或列主（Fortran风格）顺序。

参数：

shape：tuple

输出数组的形状。

dtype：数据类型，可选

所需的数据类型。默认情况下，数据类型由格式，名称，标题，对齐和。

格式：数据类型列表，可选

包含不同列的数据类型的列表，例如['i4'， 'f8'， 'i4']。formats does not support the new convention of using types directly, i.e. (int, float, int). 请注意，格式必须是列表，而不是元组。由于格式有限，建议您改为指定dtype。

名称：str的tuple，可选

每列的名称，例如（'x'， 'y'， 'z'）。

buf：buffer，可选

默认情况下，将创建给定形状和数据类型的新数组。如果指定buf并且是暴露缓冲区接口的对象，则数组将使用来自现有缓冲区的内存。在这种情况下，偏移和strides关键字可用。

rec：recarray

给定形状和类型的空数组。

其他参数：

titles：str的tuple，可选

列名称的别名。例如，如果名称是（'x'， 'y'， 'z'） 和标题是（'x_coordinate'， 'y_coordinate'， 'z_coordinate'） t9 >，则arr['x']等效于arr.x和arr.x_coordinate。

byteorder：{''，'='}，可选

所有字段的字节顺序。

aligned：bool，可选

将内存中的字段与C编译器对齐。

strides：ints的tuple，可选

根据这些步长解释缓冲区（buf）（strides定义每个数组元素，行，列等的字节数。占用内存）。

offset：int，可选

从此偏移开始读取缓冲区（buf）。

order：{'C'，'F'}，可选

行主（C风格）或列主（Fortran风格）顺序。

也可以看看

rec.fromrecords: 从数据构造记录数组。
record: recarray的基本数据类型。
format_parser: 从格式，名称，标题确定数据类型。

笔记

这个构造函数可以与empty比较：它创建一个新记录数组，但不会填充数据。要从数据创建记录数组，请使用以下方法之一：

使用arr.view(np.recarray)创建标准ndarray并将其转换为记录数组。
使用buf关键字。
使用np.rec.fromrecords。

例子

创建具有两个字段x和y的数组：

>>> x = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype=[('x', float), ('y', int)])
>>> x
array([(1.0, 2), (3.0, 4)],
      dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i4')])

>>> x['x']
array([ 1.,  3.])

数组查看数组：

>>> x = x.view(np.recarray)

>>> x.x
array([ 1.,  3.])

>>> x.y
array([2, 4])

数组：

>>> np.recarray((2,),
... dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)]) 
rec.array([(-1073741821, 1.2249118382103472e-301, 24547520),
       (3471280, 1.2134086255804012e-316, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])

属性

`T`	与self.transpose()相同，除非self是self.ndim返回
`base`	如果内存是来自某个其他对象的基本对象。
`ctypes`	一个对象，用于简化数组与ctypes模块的交互。
`data`	Python缓冲区对象指向数组的数据的开始。
`dtype`	数组元素的数据类型。
`flags`	有关数组的内存布局的信息。
`flat`	数组上的1-D迭代器。
`imag`	数组的虚部。
`itemsize`	一个数组元素的长度（以字节为单位）。
`nbytes`	数组的元素消耗的总字节数。
`ndim`	数组尺寸数。
`real`	数组的真实部分。
`shape`	数组维数组。
`size`	数组中的元素数。
`strides`	遍历数组时，在每个维度中步进的字节数组。

方法

`all`（[axis，out，keepdims]）	如果所有元素均为True，则返回True。
`any`（[axis，out，keepdims]）	如果a的任何元素求值为True，则返回True。
`argmax`（[axis，out]）	沿给定轴的最大值的返回指数。
`argmin`（[axis，out]）	沿着a的给定轴的最小值的返回指数。
`argpartition`（kth [，axis，kind，order]）	返回将对此数组进行分区的索引。
`argsort`（[axis，kind，order]）	返回将此数组排序的索引。
`astype`（dtype [，order，casting，subok，copy]）	数组的复制，强制转换为指定的类型。
`byteswap`（inplace）	交换数组元素的字节
`choose`（choices [，out，mode]）	使用索引数组从一组选择中构造新的数组。
`clip`（[min，max，out]）	返回值限于`[min， max]`的数组。
`compress`（condition [，axis，out]）	沿给定轴返回此数组的所选切片。
`conj`()	复共轭所有元素。
`conjugate`()	按元素方式返回复共轭。
`copy`（[order]）	返回数组的副本。
`cumprod`（[axis，dtype，out]）	返回沿给定轴的元素的累积乘积。
`cumsum`（[axis，dtype，out]）	返回沿给定轴的元素的累积和。
`diagonal`（[offset，axis1，axis2]）	返回指定的对角线。
`dot`（b [，out]）	两个数组的点积。
`dump`（file）	将数组的pickle转储到指定的文件。
`dumps`()	以字符串形式返回数组的pickle。
`field`（attr [，val]）
`fill`（value）	使用标量值填充数组。
`flatten`（[order]）	将折叠的数组的副本返回到一个维度。
`getfield`（dtype [，offset]）	将给定数组的字段返回为特定类型。
`item`（\ * args）	将数组的元素复制到标准Python标量并返回。
`itemset`（\ * args）	将标量插入到数组中（如果可能，将标量转换为数组的dtype）
`max`（[axis，out]）	沿给定轴返回最大值。
`mean`（[axis，dtype，out，keepdims]）	返回沿给定轴的数组元素的平均值。
`min`（[axis，out，keepdims]）	沿给定轴返回最小值。
`newbyteorder`（[new_order]）	返回具有以不同字节顺序查看的相同数据的数组。
`nonzero`()	返回非零元素的索引。
`partition`（kth [，axis，kind，order]）	重新排列数组中的元素，使得第k个位置的元素的值在排序数组中的位置。
`prod`（[axis，dtype，out，keepdims]）	返回给定轴上的数组元素的乘积
`ptp`（[axis，out]）	沿给定轴的峰到峰（最大 - 最小）值。
`put`（indices，values [，mode]）	对于所有n，设置`a.flat [n] = 在指数。`
`ravel`（[order]）	返回展平的数组。
`repeat`（重复[，轴]）	重复数组的元素。
`reshape`（shape [，order]）	返回包含具有新形状的相同数据的数组。
`resize`（new_shape [，refcheck]）	就地更改数组的形状和大小。
`round`（[小数，输出]）	返回a，每个元素四舍五入为给定的小数位数。
`searchsorted`（v [，side，sorter]）	查找索引，其中v的元素应插入到a以维持顺序。
`setfield`	将值放入由数据类型定义的字段中的指定位置。
`setflags`（[write，align，uic]）	分别设置数组标志WRITEABLE，ALIGNED和UPDATEIFCOPY。
`sort`（[axis，kind，order]）	就地对数组进行排序。
`squeeze`（[axis]）	从a形状删除单维条目。
`std`（[axis，dtype，out，ddof，keepdims]）	返回给定轴上的数组元素的标准偏差。
`sum`（[axis，dtype，out，keepdims]）	返回给定轴上的数组元素的总和。
`swapaxes`（axis1，axis2）	返回数组的视图，其中axis1和axis2互换。
`take`（indices [，axis，out，mode]）	返回由给定索引处的a元素形成的数组。
`tobytes`（[order]）	在数组中构造包含原始数据字节的Python字节。
`tofile`（fid [，sep，format]）	将数组作为文本或二进制（默认）写入文件。
`tolist`()	将数组返回为（可能是嵌套的）列表。
`tostring`（[order]）	在数组中构造包含原始数据字节的Python字节。
`trace`（[offset，axis1，axis2，dtype，out]）	沿数组的对角线返回总和。
`transpose`（\ * axes）	返回具有轴转置的数组的视图。
`var`（[axis，dtype，out，ddof，keepdims]）	沿给定轴返回数组元素的方差。
`view`（[dtype，type]）	数组的新视图与相同的数据。