dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)

这段代码定义了一个名为`dt`的NumPy数据类型，该数据类型包含了一个名为`age`的字段，字段类型为`np.int8`，即8位整型。 接着，使用这个数据类型`dt`创建了一个NumPy数组`a`，该数组由3个元素组成，每个元素都有一个名为`age`的字段，字段值分别为10、20、30，对应的数据类型为`np.int8`。注意，这里数组的每个元素都是一个元组，因为每个元素都只有一个字段。

相关问题

dt = np.dtype([('id','int16'),('name','u4'),('age','int16'),('weight','float16')]) da = np.array([('1','a1','20','70.1'),('2','b2','30','72.5'),('3','c3','34','80.2')], dt) print(da) print(da.dtype)

这段代码定义了一个复合数据类型（structured data type）`dt`，其中包含了四个字段：id（int16）、name（u4）、age（int16）和weight（float16）。

接下来，使用定义好的数据类型`dt`创建了一个数组`da`，数组中包含了三个元素，每个元素都是一个包含了四个字段值的元组。注意，元组中的值被用引号括起来，表示它们是字符串。

最后，打印出数组`da`和它的数据类型。输出如下所示：

[(1, 'a1', 20, 70.099609375) (2, 'b2', 30, 72.5       )
 (3, 'c3', 34, 80.19921875 )]
[('id', '<i2'), ('name', '<U4'), ('age', '<i2'), ('weight', '<f2')]

其中，第一行打印出了数组`da`的内容，每个元素都以元组形式呈现。第二行打印出了数组`da`的数据类型，其中每个字段的名称和对应的数据类型都有详细说明。

np.argsort怎么用

`numpy.argsort()` 函数是用来返回数组中的元素排序后的索引，这个函数的使用方法如下：

numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

其中，`a` 表示需要排序的数组，`axis` 表示需要排序的轴，`kind` 表示排序算法的种类，`order` 表示按照某个字段进行排序。

下面是一些示例：

import numpy as np

# 一维数组排序
a = np.array([3, 1, 2])
print(np.argsort(a))  # 输出 [1 2 0]

# 二维数组排序
b = np.array([[3, 1, 2], [4, 2, 5]])
print(np.argsort(b))  # 输出 [[1 2 0]
                      #      [1 0 2]]

# 按照行进行排序
c = np.array([[3, 1, 2], [4, 2, 5]])
print(np.argsort(c, axis=1))  # 输出 [[1 2 0]
                              #      [1 0 2]]

# 按照字段进行排序
dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', int)])
a = np.array([("zhangsan", 20), ("lisi", 25), ("wangwu", 15)], dtype=dt)
print(np.argsort(a, order='age'))  # 输出 [2 0 1]

在上面的示例中，`np.argsort()` 函数返回的是原数组元素排序后的索引。比如，数组 `[3, 1, 2]` 排序后变成 `[1, 2, 3]`，则 `np.argsort([3, 1, 2])` 的输出是 `array([1, 2, 0])`，表示原数组中第二个元素（下标为 1）排序后排在第一个位置，第三个元素（下标为 2）排序后排在第二个位置，第一个元素（下标为 0）排序后排在第三个位置。