Agregar un campo a una matriz de números estructurados

¿Cuál es la forma más limpia de agregar un campo a una matriz numpy estructurada? ¿Se puede hacer de forma destructiva o es necesario crear una nueva matriz y copiar sobre los campos existentes? ¿Los contenidos de cada campo se almacenan de forma contigua en la memoria para que dicha copia se pueda realizar de manera eficiente?

Si está utilizando numpy 1.3, también hay numpy.lib.recfunctions.append_fields ().

Para muchas instalaciones, deberá import numpy.lib.recfunctions para acceder a este. import numpy no le permitirá a uno ver el numpy.lib.recfunctions

 import numpy def add_field(a, descr): """Return a new array that is like "a", but has additional fields. Arguments: a -- a structured numpy array descr -- a numpy type description of the new fields The contents of "a" are copied over to the appropriate fields in the new array, whereas the new fields are uninitialized. The arguments are not modified. >>> sa = numpy.array([(1, 'Foo'), (2, 'Bar')], \ dtype=[('id', int), ('name', 'S3')]) >>> sa.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3')]) True >>> sb = add_field(sa, [('score', float)]) >>> sb.dtype.descr == numpy.dtype([('id', int), ('name', 'S3'), \ ('score', float)]) True >>> numpy.all(sa['id'] == sb['id']) True >>> numpy.all(sa['name'] == sb['name']) True """ if a.dtype.fields is None: raise ValueError, "`A' must be a structured numpy array" b = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + descr) for name in a.dtype.names: b[name] = a[name] return b