ArcMap

TableToNumPyArray

Zusammenfassung

Konvertiert eine Tabelle in ein strukturiertes NumPy-Array.

Auswertung

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.

Um Feature-Classes in ein NumPy-Array zu konvertieren, verwenden Sie stattdessen die Funktion FeatureClassToNumPyArray.

Syntax

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

Die Feature-Class, der Layer, die Tabelle oder die Tabellensicht

String
field_names
[field_names,...]

Eine Liste (oder ein Tupel) von Feldnamen. Für ein einzelnes Feld kann eine Zeichenfolge statt einer Zeichenfolgenliste verwendet werden.

Verwenden Sie ein Sternchen (*) statt einer Liste von Feldern, wenn Sie über die Eingabetabelle auf alle Felder zugreifen möchten (Raster- und BLOB-Felder sind ausgenommen). Um die Performance zu verbessern und eine zuverlässige Feldreihenfolge zu erzielen, wird jedoch empfohlen, die Liste der Felder lediglich auf die tatsächlich benötigten Felder zu beschränken.

Raster- und BLOB-Felder werden nicht unterstützt. Geometrieobjekte werden mit dem Token SHAPE@ nicht unterstützt. Geometrieinformationen können jedoch unter Verwendung anderer Token, beispielsweise SHAPE@XY (Tupel der Schwerpunktkoordinaten des Features), SHAPE@AREA und SHAPE@LENGTH einbezogen werden.

Der Zugriff auf zusätzliche Informationen kann mit Token (z. B. OID@) statt Feldnamen erfolgen:

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

(Der Standardwert ist *)

String
where_clause

Ein optionaler Ausdruck zur Begrenzung der zurückgegebenen Datensätze. Weitere Informationen zu WHERE-Klauseln und SQL-Anweisungen finden Sie unter Erstellen von Abfrageausdrücken.

(Der Standardwert ist "")

String
skip_nulls

Steuert, ob Datensätze mit NULL-Werten übersprungen werden. Hierbei kann es sich um einen booleschen True- oder False-Wert, eine Python-Funktion oder einen lambda-Ausdruck handeln.

Ist True festgelegt, wird der Datensatz übersprungen, wenn eines der Attribute des Datensatzes (einschließlich "geometry") NULL ist. Bei der Einstellung False wird mit skip_nulls versucht, alle Datensätze ohne Berücksichtigung von NULL-Werten zu verwenden. In einem NumPy-Array wird NULL für numerische Gleitkommawerte, nicht jedoch für ganze Zahlen, als NaN (Not a Number, keine Zahl) dargestellt.

Nachstehend finden Sie ein Beispiel für das Überspringen aller Datensätze, die einen NULL-Wert enthalten.

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

Eine Python-Funktion oder ein lambda-Ausdruck kann zur genaueren Steuerung verwendet werden, u. a. zum Protokollieren der OID-Werte aller Datensätze, die einen NULL-Wert enthalten. In den beiden folgenden Beispielen wird der lambda-Ausdruck oder eine Funktion zum Identifizieren von OIDs mit NULL-Datensätzen verwendet.

Verwenden Sie eine Funktion, um alle Datensätze zu erfassen, die aufgrund von NULL-Werten übersprungen werden.

import arcpy

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

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

Verwenden Sie einen Lambda-Ausdruck, um alle Datensätze zu erfassen, die aufgrund von NULL-Werten übersprungen werden.

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

(Der Standardwert ist False)

Variant
null_value

Ersetzt NULL-Werte aus der Eingabe durch einen neueren Wert.

null_value wird ersetzt, bevor skip_nulls ausgewertet wird.

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)

(Der Standardwert ist None)

Integer

Rückgabewert

DatentypErklärung
NumPyArray

Ein strukturiertes NumPy-Array.

Codebeispiel

TableToNumPyArray – Beispiel 1

Konvertieren Sie eine Tabelle in ein NumPy-Array, und führen Sie einige grundlegende Statistiken mit NumPy durch.

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 – Beispiel 2

Verwenden Sie "TableToNumPyArray", um Korrelationskoeffizienten für zwei Felder zu bestimmen.

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])))

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