NumPyArrayToTable

摘要

将 NumPy 结构化数组转换为表。

说明

如果输入数组中的字段名称相对于输出格式无效，则将对其进行验证。 输入字段名称中的所有无效字符都将在输出字段名称中替换为下划线 (_)。 字段名称的限制取决于所使用的特定数据库。

即使将 overwriteOutput 环境设置为 True，NumPyArrayToTable 也不会覆盖现有表。

NumPyArrayToTable 仅接受结构化数组。如果具有常规 NumPy ndarray，则需先将其转换为结构化数组。下面，我们将转置原始数组，然后使用 numpy.core.records.fromarrays 方法创建新结构化数组。

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 是 Python 中用于进行科学计算的基础包，其包括支持功能强大的 N 维数组对象。有关详细信息，请参阅在 ArcGIS 中使用 NumPy。

语法

NumPyArrayToTable (in_array, out_table)

参数	说明	数据类型
in_array	NumPy 结构化数组。 数组必须包含字段名称和 NumPy dtype。	NumPyArray
out_table	将写入 NumPy 数组记录的表。	String

代码示例

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")