NumPyArrayToTable

Résumé

Convertit un tableau structuré Numpy en table.

Discussion

Si un nom de champ du tableau en entrée n'est pas valide pour le format de sortie, il sera validé. Tous les caractères non valides du nom de champ en entrée sont remplacés par un trait de soulignement (_) dans le nom de champ en sortie. Les restrictions de nom de champ dépendent de la base de données spécifique utilisée.

NumPyArrayToTable ne remplacera pas une table existante, même si l'environnement overwriteOutput est défini sur Vrai.

NumPyArrayToTable n'accepte que les tableaux structurés. Si vous avez un NumPy ndarray standard, il devra tout d'abord être converti en tableau structuré. À continuation, nous transposons le tableau d'origine, et utilisons la méthode numpy.core.records.fromarrays pour créer le nouveau tableau structuré.

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.

Syntaxe

NumPyArrayToTable (in_array, out_table)

Paramètre	Explication	Type de données
in_array	A NumPy structured array. The array must include field names and NumPy dtypes.	NumPyArray
out_table	The table to which the records from the NumPy array will be written.	String

Exemple de code

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")