27、NumPy高级应用全解析

NumPy高级应用全解析

结构化和记录数组

在NumPy中，结构化数组是一种强大的数据结构，它允许你将内存块解释为具有任意复杂嵌套列的表格结构。下面我们详细介绍结构化数组的相关内容。

定义结构化数据类型

可以通过多种方式指定结构化数据类型（dtype），常见的是使用包含 (字段名, 字段数据类型) 的元组列表。例如：

import numpy as np
sarr = np.array([(1.5, 6), (3.141592653589793, -2)], dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i4')])
print(sarr)

这里， sarr 是一个结构化数组，每个元素是一个类似元组的对象，其元素可以像字典一样访问：

print(sarr[0])
print(sarr[0]['y'])

字段名存储在 dtype.names 属性中，访问结构化数组的字段时，会返回数据的跨步视图，不会复制数据：

print(sarr['x'])

嵌套数据类型和多维字段

指定结构化数据类型时，还可以传递形状参数（整数或元组）：