Combinaison de deux matrices d'enregistrement

Question

J'ai deux matrices d'enregistrement Numpy qui ont exactement les mêmes champs. Quel est le moyen le plus simple de les combiner en un seul (à savoir, ajouter une table à l'autre)?

Answer 1

Utilisation numpy.hstack():

>>> import numpy 
>>> desc = {'names': ('gender','age','weight'), 'formats': ('S1', 'f4', 'f4')} 
>>> a = numpy.array([('M',64.0,75.0),('F',25.0,60.0)], dtype=desc) 
>>> numpy.hstack((a,a)) 
array([('M', 64.0, 75.0), ('F', 25.0, 60.0), ('M', 64.0, 75.0), 
     ('F', 25.0, 60.0)], 
     dtype=[('gender', '|S1'), ('age', '<f4'), ('weight', '<f4')]) 

Answer 2

for i in array1: 
    array2.append(i) 

Ou (si elles sont appliquées)

array1.extend(array2) 

maintenant array1 contient également tous les éléments de array2

Answer 3

#!/usr/bin/env python 
import numpy as np 
desc = {'names': ('gender','age','weight'), 'formats': ('S1', 'f4', 'f4')} 
a = np.array([('M',64.0,75.0),('F',25.0,60.0)], dtype=desc) 
b = np.array([('M',64.0,75.0),('F',25.0,60.0)], dtype=desc) 
alen=a.shape[0] 
blen=b.shape[0] 
a.resize(alen+blen) 
a[alen:]=b[:] 

Cela fonctionne avec des réseaux structurés, mais pas recarrays. C'est peut-être une bonne raison de rester avec des tableaux structurés.