NumPyArrayToTable

Zusammenfassung

Konvertiert ein strukturiertes NumPy-Array in eine Tabelle.

Diskussion

Wenn ein Feldname aus dem Eingabe-Array für das Ausgabeformat ungültig ist, wird er validiert. Alle ungültigen Zeichen im Namen des Eingabefeldes werden im Namen des Ausgabefeldes durch einen Unterstrich (_) ersetzt. Beschränkungen für Feldnamen sind abhängig von der verwendeten Datenbank.

NumPyArrayToTable überschreibt eine vorhandene Tabelle nicht, auch wenn der Umgebungsparameter overwriteOutput auf "true" festgelegt ist.

NumPyArrayToTable akzeptiert nur strukturierte Arrays. Liegt ein reguläres NumPy-ndarray vor, muss es zunächst in ein strukturiertes Array konvertiert werden. Im Folgenden wird das ursprüngliche Array umgruppiert und das neue strukturierte Array mit der Methode numpy.core.records.fromarrays erstellt.

import numpy
import arcpy
import os

a = numpy.array([(0.2, 1.0), (0.5, 2.5)])
struct_array = numpy.core.records.fromarrays(
    a.transpose(), numpy.dtype([('Value1', 'f8'), ('Value2', 'f8')]))

arcpy.da.NumPyArrayToTable(struct_array, 'c:/data/f.gdb/array_output')

NumPy is a fundamental package for scientific computing in Python, including support for a powerful N-dimensional array object. For more information, see Working with NumPy in ArcGIS.

Syntax

NumPyArrayToTable (in_array, out_table)

Parameter	Erläuterung	Datentyp
in_array	Ein strukturiertes NumPy-Array. Das Array muss Feldnamen und NumPy-dtypes enthalten.	NumPyArray
out_table	The table to which the records from the NumPy array will be written.	String

Codebeispiel

import arcpy
import numpy

# Create a simple array from scratch
#
inarray = numpy.array([('a', 1, 1111.0), ('b', 2, 2222.22)],
                      numpy.dtype([('textfield', '|S256'),
                                   ('intfield',numpy.int32),
                                   ('doublefield','<f8')]))

# Convert array to a geodatabase table
#
arcpy.da.NumPyArrayToTable(inarray, "c:/data/gdb.gdb/out_table")

import arcpy
import numpy

# Create a simple array from scratch using a list of values
#
recs = [['M', 64, 75.0],['F', 25, 60.0]]
dts = {'names': ('gender','age','weight'),
       'formats':('S1', numpy.uint8, numpy.float32)}
array = numpy.rec.fromrecords(recs, dtype=dts)

# Convert array to a geodatabase table
#
arcpy.da.NumPyArrayToTable(array, "c:/data/gdb.gdb/out_table")