将结构化数组转换为常规NumPy数组

Question

我认为答案很明显，但目前看不到。

如何将记录数组转换回常规ndarray？

假设我有以下简单的结构化数组：

x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8')])

然后我想将其转换为：

array([[ 1.,  4.],
       [ 2., -1.]])

我尝试了asarray和astype，但这没有用。

UPDATE（解决：float32（f4）而不是float64（f8））

好的，我尝试了Robert（x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,))）的解决方案，并且通过一个简单的数组它可以完美地工作。但是，对于要转换的数组，它给出了一个奇怪的结果：

data = np.array([ (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0),
       (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0),
       (0.014776384457945824, 0.006656022742390633, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008901208057068288, 0.0, 0.013350814580917358, 0.0, 0.0),
       (0.011928378604352474, 0.002819152781739831, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0012627150863409042, 0.0, 0.018906937912106514, 0.0, 0.0),
       (0.011928378604352474, 0.002819152781739831, 0.0, 0.0, 0.0, 0.001259754877537489, 0.0, 0.01886274479329586, 0.0, 0.0),
       (0.011969991959631443, 0.0028706740122288465, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0007433745195157826, 0.0, 0.011164642870426178, 0.0, 0.0)], 
      dtype=[('a_soil', '<f4'), ('b_soil', '<f4'), ('Ea_V', '<f4'), ('Kcc', '<f4'), ('Koc', '<f4'), ('Lmax', '<f4'), ('malfarquhar', '<f4'), ('MRN', '<f4'), ('TCc', '<f4'), ('Vcmax_3', '<f4')])

接着：

data_array = data.view(np.float).reshape(data.shape + (-1,))

给出：

In [8]: data_array
Out[8]: 
array([[  2.28080997e-20,   0.00000000e+00,   2.78023241e-27,
          6.24133580e-18,   0.00000000e+00],
       [  2.28080997e-20,   0.00000000e+00,   2.78023241e-27,
          6.24133580e-18,   0.00000000e+00],
       [  2.21114197e-20,   0.00000000e+00,   2.55866881e-27,
          5.79825816e-18,   0.00000000e+00],
       [  2.04776835e-23,   0.00000000e+00,   3.47457730e-26,
          9.32782857e-17,   0.00000000e+00],
       [  2.04776835e-23,   0.00000000e+00,   3.41189244e-26,
          9.20222417e-17,   0.00000000e+00],
       [  2.32706550e-23,   0.00000000e+00,   4.76375305e-28,
          1.24257748e-18,   0.00000000e+00]])

这是具有其他数字和其他形状的数组。我做错了什么？

Answer 1

[~]
|5> x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8')])

[~]
|6> x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,))
array([[ 1.,  4.],
       [ 2., -1.]])