如何用两个列表创建numpy.recarray？附示例需求

当然有简便方法啦！咱们一步步来搞定你想要的numpy.recarray：

首先得把你的两个列表做个小处理——让list1里的每个字符串重复对应次数（这里每个字母要匹配4个数字，因为list2有12个元素，list1有3个，12÷3=4），然后把处理后的字符串列表和list2组合成结构化数组，最后转成recarray就行。

直接高效的代码示例 #

import numpy as np

list1 = ["a","b","c"]
list2 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

# 计算每个字符串需要重复的次数
repeat_count = len(list2) // len(list1)
# 把list1里的每个元素重复指定次数，生成和list2长度一致的数组
repeated_strs = np.repeat(list1, repeat_count)
# 用fromarrays直接创建recarray
rec_array = np.core.records.fromarrays(
    [repeated_strs, list2],
    dtype=[('string', '|U5'), ('int', '<i4')]
)

# 查看结果
print(rec_array)

运行这段代码后，输出的rec_array就和你期望的完全一样啦！

补充：另一种实现方式（先创建结构化数组再转换） #

如果你更习惯先构建普通的结构化数组，再转成recarray，也可以这么写：

import numpy as np

list1 = ["a","b","c"]
list2 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

repeat_count = len(list2) // len(list1)
repeated_strs = np.repeat(list1, repeat_count)

# 先创建结构化数组
structured_arr = np.array(
    list(zip(repeated_strs, list2)),
    dtype=[('string', '|U5'), ('int', '<i4')]
)
# 转换为recarray
rec_array = structured_arr.view(np.recarray)

两种方法都能达到目的，第一种用np.core.records.fromarrays更直接，效率也更高哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe Smith