分配numpy结构化数组的切片

Question

我有两个numpy结构化数组arr1，arr2。arr1具有字段['f1','f2','f3']。arr2具有字段['f1','f2','f3','f4']。即：

arr1 = [[f1_1_1,  f2_1_1,  f3_1_1 ],    arr2 = [[f1_2_1,  f2_2_1,  f3_2_1,  f4_2_1 ],
        [f1_1_2,  f2_1_2,  f3_1_2 ],            [f1_2_2,  f2_2_2,  f3_2_2,  f4_2_2 ],
        ...                        ,            ...                                 ,
        [f1_1_N1, f2_1_N1, f3_1_N1]]            [f1_2_N2, f2_2_N2, f3_2_N2, f4_2_N2]]

我想将arr1的各种片分配给arr2的相应片（索引和字段中的片）。有关各种情况，请参见下文。

从我发现的答案（到相关，但不是完全相同的问题），在我看来，唯一的方法是一次为单个字段分配一个切片，即类似

arr2['f1'][0:1] = arr1['f1'][0:1]

（（并且我可以确认这是可行的），遍历切片中的所有源字段。

是否可以同时分配切片中所有预期的源字段？

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我的意思是分配图像中的元素x

案例1（仅arr1中的某些字段）

arr1 = [[  x   ,    x   ,  f3_1_1 ],    arr2 = [[  x   ,    x   ,  f3_2_1,  f4_2_1 ],
        [  x   ,    x   ,  f3_1_2 ],            [  x   ,    x   ,  f3_2_2,  f4_2_2 ],
        ...                        ,            ...                                 ,
        [f1_1_N1, f2_1_N1, f3_1_N1]]            [f1_2_N2, f2_2_N2, f3_2_N2, f4_2_N2]]

案例2（arr1中的所有字段）>

arr1 = [[  x   ,    x   ,    x    ],    arr2 = [[  x   ,    x   ,    x   ,  f4_2_1 ],
        [  x   ,    x   ,    x    ],            [  x   ,    x   ,    x   ,  f4_2_2 ],
        ...                        ,            ...                                 ,
        [f1_1_N1, f2_1_N1, f3_1_N1]]            [f1_2_N2, f2_2_N2, f3_2_N2, f4_2_N2]]
案例3

arr1具有字段['f1','f2','f3','f5']。arr2具有字段['f1','f2','f3','f4']。分配一个['f1','f2','f3']

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来源：

Python Numpy Structured Array (recarray) assigning values into slices

Convert a slice of a structured array to regular NumPy array in NumPy 1.14

我有两个numpy结构化数组arr1，arr2。 arr1具有字段['f1'，'f2'，'f3']。 arr2具有字段['f1'，'f2'，'f3'，'f4']。即：arr1 = [[f1_1_1，f2_1_1，f3_1_1]，arr2 = [[f1_2_1，f2_2_1，...

Answer 1

例如，您可以这样做。