Numpy：创建Numpy结构标量而非数组

在本文中，我们将介绍在Numpy中如何创建结构标量而不是数组。结构标量是一个包含不同数据类型的单一数据结构。

首先，让我们创建一个包含多个数据类型的结构体。我们可以使用dtype参数将每个字段的数据类型告知Numpy。例如，我们可以创建一个包含字符串，整数和浮点数字段的结构体：

import numpy as np

dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('age', np.int32), ('weight', np.float64)])

该结构体由三个字段组成，分别为name，age和weight。name字段是一个最大长度为16的字符串，age字段是一个32位整数，weight字段是一个64位浮点数。

接下来，我们可以创建一个结构体数组。我们可以使用np.array函数创建一个结构体数组，并在输入时指定数据类型dt：

students = np.array([('Alice', 21, 50.0), ('Bob', 22, 70.5)], dtype=dt)

这将创建一个包含两个元素的结构数组。每个元素包含name，age和weight字段的值。我们可以使用下面的代码来访问每个元素：

print(students['name'])
# 输出: ['Alice' 'Bob']

print(students['age'])
# 输出: [21 22]

print(students['weight'])
# 输出: [ 50.   70.5]

如果我们想要创建一个结构标量而不是一个结构数组，我们可以使用np.zeros()函数并指定数据类型dt。例如，我们可以创建一个空的结构标量来存储单个学生的信息：

student = np.zeros(1, dtype=dt)

现在，我们可以使用与结构数组相同的方法访问结构标量的数据：

student['name'] = 'Charlie'
student['age'] = 20
student['weight'] = 60.0

print(student)
# 输出: ('Charlie', 20, 60.0)

阅读更多：Numpy 教程

总结

本文介绍了如何创建Numpy结构标量而不是结构数组。结构标量是一个包含不同数据类型的单一数据结构。我们可以使用dtype参数指定结构体中每个字段的数据类型，并使用np.array函数创建结构数组。要创建一个结构标量，我们可以使用np.zeros()函数并指定数据类型。结构标量和结构数组可以使用相同的方法访问其数据。