NumPy 2.x 完全指南【二十五】记录数组

1. 概述

在上一篇中，我们学习了结构化数组，需要通过索引访问字段对应的数据：

# 创建结构化数组
struct_arr = np.array([('Alice', 25, 1.65),('Bob', 30, 1.75)],dtype=[('name', 'U10'),('age', 'i4'),('height', 'f4')]
)
print("索引访问 name:", struct_arr['name'])  # 输出：['Alice' 'Bob']

基于便利性考虑，NumPy 提供了 numpy.recarray 记录数组，它也是 ndarray 的子类，是一种特殊的结构化数组，允许通过属性访问结构化数组的字段，而不仅仅是通过索引。

提示： 和结构化数组一样，pandas 的 DataFrame 也有类似功能，而且更强大，这里主要是入门介绍有个了解即可。

2. 创建记录数组

numpy.rec 模块提供了从各种对象创建记录数组的函数。

2.1 numpy.rec.array

numpy.rec.array()：从多种对象创建记录数组。

函数定义：

def array(obj, dtype=None, shape=None, offset=0, strides=None, formats=None,names=None, titles=None, aligned=False, byteorder=None, copy=True)

参数说明：

• obj：输入对象（必选）
• dtype：指定字段类型（如 [('name','U10'), ('age','i4')]）。
• shape：数组形状。
• offset：数据读取起始位置（字节单位）。
• strides：内存步幅（控制数据在内存中的布局）。
• formats：字段类型简写（替代 dtype）。
• names：字段名称列表（如 ['name','age']）。
• titles：字段别名（用于多名称映射）。
• aligned：是否内存对齐（提升 CPU 访问效率）。
• byteorder：字节序（'<‘小端，’>'大端）。
• copy：是否创建数据副本。

示例 1 ，使用 names 、formats 指定字段名称和类型：

scores = [('张三', 2023001, 85.5, 90.0),('李四', 2023002, 78.0, 92.5),('王五', 2023003, 95.0, 88.0)
]
rec = np.rec.array(scores,formats=['U10', 'i4', 'f4', 'f4'],  # 字段类型names=('name', 'student_id', 'math_score', 'physics_score')  # 字段命名
)
print(rec)
# [('张三', 2023001, 85.5, 90. )
# ('李四', 2023002, 78. , 92.5)
#  ('王五', 2023003, 95. , 88. )]

示例 2 ，将结构化数组转换为记录数组：

arr = np.array([(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")],dtype=[('foo', 'i4'), ('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
record_arr = np.rec.array(arr)
print(record_arr)
# [(1, 2., b'Hello') (2, 3., b'World')]

2.2 numpy.rec.fromXX

numpy.rec 模块还提供了许多 fromXX 函数用于创建记录数组：

• fromarrays()：将多个同长度的数组按列组合为记录数组，每列对应一个字段。
• fromrecords()：将元组或列表的序列（每行一个记录）转换为记录数组。
• fromstring()：解析二进制字符串生成只读记录数组。
• fromfile()：直接从二进制文件读取数据生成记录数组。

示例 1 ，从数组列表构建记录数组：

# 创建三个独立数组
names = np.array(['Alice', 'Bob'])
ages = np.array([25, 30])
heights = np.array([1.65, 1.75])# 合并为记录数组
rec_arr = np.rec.fromarrays([names, ages, heights],names='name,age,height')
print(rec_arr.name)  # 输出：['Alice' 'Bob']

示例 2 ，从记录列表构建记录数组：

data = [('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.75)]
rec_arr = np.rec.fromrecords(data,names=['name','age','height'])
print(rec_arr.age)  # 输出：[25 30]

示例 3 ，从二进制字符串创建记录数组：

binary_data = b'\x41\x00\x00\x00\x42\x00\x00\x00'  # 示例二进制数据
dtype = [('id', 'i4')]  # 32位整数
rec_arr = np.rec.fromstring(binary_data, dtype=dtype)
print(rec_arr.id)  # 输出：[65 66] (十六进制 0x41=65, 0x42=66)

3. 访问数据

当通过索引或属性访问记录数组的字段时：

• 如果该字段本身具有结构化类型（即嵌套结构），那么访问该字段会返回一个记录数组。
• 如果该字段是非结构化的（简单类型），则返回普通的 ndarray。

示例 1 ，简单类型：

# 创建记录数组
rec_arr = np.rec.array([('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.75)],dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')]
)# 索引访问
print("索引访问 name:", rec_arr['name'])  # 输出: ['Alice' 'Bob'] (类型: ndarray)# 属性访问
print("属性访问 age:", rec_arr.age)       # 输出: [25 30] (类型: ndarray)

示例 2 ，当字段为嵌套结构时：

# 创建含嵌套字段的记录数组
nested_arr = np.rec.array([('Alice', (25, 55.5)), ('Bob', (30, 70.2))],dtype=[('name', 'U10'), ('info', [('age', 'i4'), ('weight', 'f4')])]
)# 访问嵌套字段
info_field = nested_arr.info
print(type(info_field))          # 输出: <class 'numpy.rec.recarray'>
print("嵌套字段 age:", info_field.age)  # 输出: [25 30] (通过属性递归访问)

4. Recarray 辅助函数

NumPy 提供了结构化数组（包括记录数组）的一个操作工具集合，这些函数大多数最初由 John Hunter 为 matplotlib 实现，后来被重写并扩展以提高便利性。

numpy.lib.recfunctions 公开接口列表：

__all__ = ['append_fields',  # 添加字段'apply_along_fields',  # 沿字段应用函数'assign_fields_by_name',  # 按名称分配字段'drop_fields',  # 删除字段'find_duplicates',  # 查找重复记录'flatten_descr',  # 展平字段描述'get_fieldstructure',  # 获取字段结构'get_names',  # 获取字段名称（嵌套结构）'get_names_flat',  # 获取平铺字段名称'join_by',  # 按键连接数组'merge_arrays',  # 合并数组'rec_append_fields',  # 记录数组版添加字段'rec_drop_fields',  # 记录数组版删除字段'rec_join',  # 记录数组版连接'recursive_fill_fields',  # 递归填充字段'rename_fields',  # 重命名字段'repack_fields',  # 重新打包字段'require_fields',  # 必需字段检查'stack_arrays',  # 堆叠数组'structured_to_unstructured',  # 结构化转非结构化'unstructured_to_structured',  # 非结构化转结构化]

4.1 添加新字段

numpy.lib.recfunctions.append_fields：向现有结构化数组（记录数组）动态添加新字段，返回一个新数组（原始数组不被修改）。

函数定义：

def append_fields(base, names, data, dtypes=None,fill_value=-1, usemask=True, asrecarray=False)

参数说明：

• base: 输入数组。
• names: 字符串或字符串序列，对应新字段的名称。
• data: 数组或数组序列，存储要添加到基础数组的字段。
• dtypes: 可选，数据类型或数据类型序列。
• fill_value: 可选，填充值，用于填充较短数组中的缺失数据。
• usemask: 可选，是否返回一个被掩码的数组。
• asrecarray: 可选，是否返回记录数组。

示例 1 ，基本字段添加：

# 基础数组
base = np.array([(1, 2.3), (2, 5.7)],dtype=[('id', 'i4'), ('value', 'f4')])# 添加单字段：'score'
new_arr = rfn.append_fields(base, 'score', [80, 90])
print(new_arr)
# 输出: [(1, 2.3, 80) (2, 5.7, 90)]# 添加多字段：'status'和'comment'
multi_arr = rfn.append_fields(base,['status', 'comment'],[[1, 0], ['OK', 'Error']],  # 字段数据dtypes=['i1', 'U10']         # 指定数据类型
)
print(multi_arr)
# 输出: [(1, 2.3, 1, 'OK') (2, 5.7, 0, 'Error')]

示例 2 ，自动填充：

# 新数据行数 > 基础数组（2行 → 3行）
expanded = rfn.append_fields(base,'score',[80, 90, 95],                # 3行数据fill_value=0                 # 基础数组扩展行填充0
)
print(expanded)
# 输出: [(1, 2.3, 80) (2, 5.7, 90) (0, 0., 95)]

示例 3 ，返回类型控制：

# 返回掩码数组（支持缺失值）
masked_arr = rfn.append_fields(base,'score',[80, 90],usemask=True
)
print(type(masked_arr))  # <class 'numpy.ma.MaskedArray'># 返回记录数组（支持属性访问）
rec_arr = rfn.append_fields(base,'score',[80, 90],asrecarray=True
)
print(rec_arr.score)  # 输出: [80 90]

4.2 删除字段

numpy.lib.recfunctions.drop_fields：从结构化数组中移除指定字段，返回一个不包含被移除字段的新数组。

函数定义：

drop_fields(base, drop_names, usemask=True, asrecarray=False):

参数说明：

• base: 输入数组。
• drop_names: 要删除的字段名称（单个字段名或列表）。
• usemask: 是否返回掩码数组（支持缺失值处理）。
• asrecarray: 是否返回记录数组。

示例 1 ，基本字段删除：

# 原始结构化数组
arr = np.array([(1, 2.3, 'A'), (4, 5.6, 'B')],dtype=[('id','i4'), ('value','f4'), ('code','U1')])# 删除单个字段
new_arr = rfn.drop_fields(arr, 'value')
print(new_arr)
# 输出: [(1, 'A') (4, 'B')]# 批量删除多字段
new_arr = rfn.drop_fields(arr, ['id', 'code'])
print(new_arr)
# 输出: [(2.3,) (5.6,)]