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TableToNumPyArray

汇总

此 TableToNumPyArray 函数用于将表转换为 NumPy 结构化数组。

讨论

NumPy 是用于在 Python 中进行科学计算（包括支持功能强大的多维数组对象）的基础包。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS 中的 NumPy 。

要将要素类转换成 NumPy 数组，请改用 FeatureClassToNumPyArray 函数。

语法

TableToNumPyArray(in_table, field_names, {where_clause}, {skip_nulls}, {null_value})

参数 说明 数据类型

in_table

要素类、图层、表或表视图。

String

field_names

字段名称列表（或组）。 对于单个字段，可以使用一个字符串，而不使用字符串列表。

要访问输入表中的所有字段（BLOB 字段除外），可以使用星号 (*) 代替字段列表。 但是，为了获得较快的性能和可靠的字段顺序，建议您将字段列表限制在实际需要的字段。

不支持栅格和 BLOB 字段。 使用 SHAPE@ 令牌时几何对象不受支持，但在使用 SHAPE@XY （要素质心坐标的元组）、 SHAPE@AREA 、 SHAPE@LENGTH 等其他令牌时可以包含几何信息。

以令牌（如 OID@ ）取代字段名称可访问更多的信息：

  • OID@—Returns the value of the ObjectID field.

(默认值为 *)

String

where_clause

用于限制所返回的记录的可选表达式。 有关 WHERE 子句和 SQL 语句的详细信息，请参阅 在 ArcGIS 中使用的查询表达式的 SQL 参考 。

(默认值为 "")

String

skip_nulls

控制是否跳过使用空值的记录。 可以是布尔值（ True 或 False ）、Python 函数或 lambda 表达式。

设置为 True 时，只要记录的属性是空值（包括几何），就跳过该记录。 如果设置为 False ， skip_nulls 将尝试使用所有记录，而不考虑空值。 在 NumPy 数组中，对于浮点数值，空值表示为 nan（not a number，不是数字），但不适用于整数。

下面是有关跳过所有包含空值的记录的示例。

import arcpy
array = arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, skip_nulls=True)

使用 Python 函数或 lambda 表达式可进行更精细的控制，包括对含有空值的所有记录的 OID 值进行记录。 在以下两个示例中，使用 lambda 表达式或函数来识别含有空记录的 OID。

使用函数来捕获所有因含空值被跳过的记录。

import arcpy

def getnull(oid):
    nullRows.append(oid)
    return True

nullRows = list()
array = arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, skip_nulls=getnull)
print(nullRows)

使用 lambda 表达式来捕获所有因含空值被跳过的记录。

import arcpy
nullRows = list()
array = arcpy.da.TableToNumPyArray(
    table, fields, skip_nulls=lambda oid: nullRows.append(oid))
print(nullRows)
注:

在 NumPy 数组中，空值以浮点型（如 nan ）和文本类型（如 None ）表示。 整型不支持空值概念。

(默认值为 False)

Variant

null_value

将输入的空值替换为新值。

在计算 skip_nulls 之前，替换 null_value 。

Mask None values in integer fields with a -9999.

import arcpy
fields = ['field1', 'field2']
arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, null_value=-9999)

Mask None values in integer fields with different values using a dictionary.

import arcpy
fields = ['field1', 'field2']
nullDict = {'field1':-999999, 'field2':-9999}
arcpy.da.TableToNumPyArray(table, fields, null_value=nullDict)
注意：

提供掩膜（例如 -9999）允许将包含空值的整型字段导出到 NumPy 数组，但在任何分析中使用这些值时都请务必谨慎。 分析结果可能因引入的值而意外偏斜。

(默认值为 None)

Integer

返回值

数据类型 说明

NumPyArray

NumPy 结构化数组。

代码示例

TableToNumPyArray 示例 1

将表转化为 NumPy 数组并为 NumPy 运算基本统计数据。

import arcpy
import numpy

input = "c:/data/usa.gdb/USA/counties"
arr = arcpy.da.TableToNumPyArray(input, ("STATE_NAME", "POP1990", "POP2000"))

# Sum the total population for 1990 and 2000
print(arr["POP1990"].sum())
print(arr["POP2000"].sum())

# Sum the population for the state of Minnesota
print(arr[arr["STATE_NAME"] == "Minnesota"]["POP2000"].sum())
TableToNumPyArray 示例 2

使用 TableToNumPyArray 函数确定两个字段的相关系数。

import arcpy
import numpy

input = arcpy.GetParameterAsText(0)
field1 = arcpy.GetParameterAsText(1)
field2 = arcpy.GetParameterAsText(2)

arr = arcpy.da.TableToNumPyArray(input, (field1, field2))

# Print correlation coefficients for comparison of 2 field values
print(numpy.corrcoef((arr[field1], arr[field2])))