27、NumPy高级应用：结构化数组、排序、矩阵及输入输出详解

NumPy高级应用：结构化数组、排序、矩阵及输入输出详解

结构化数组与记录数组

结构化数组（structured arrays）是NumPy中一种强大的工具，它允许我们将一块内存解释为具有任意复杂嵌套列的表格结构。

定义结构化数据类型

指定结构化数据类型（dtype）可以有多种方式，常见的是使用元组列表，每个元组包含字段名和字段数据类型。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，包含两个字段 x 和 y 。

访问结构化数组元素

可以像访问字典一样访问结构化数组的元素：

print(sarr[0])  # 输出 (1.5, 6)
print(sarr[0]['y'])  # 输出 6

访问字段时，返回的是数据的跨步视图，不会复制数据：

print(sarr['x'])  # 输出 array([ 1.5   ,  3.1416])

嵌套数据类型和多维字段