如何创建numpy 的 structured arrays空白数组

时间: 2025-01-04 08:38:30 浏览: 3
在NumPy中,`structured arrays`(结构化数组)允许存储不同类型的数据在一个单一的数组中,每个数据项都有一个元组表示其名称和类型。创建一个空的结构化数组需要指定字段名、字段类型以及可选的一些属性。下面是如何创建一个空的结构化数组的例子: ```python import numpy as np # 定义字段名和类型 fields = [('name', 'U8'), ('age', '<i4'), ('height', '<f4')] # U8代表Unicode字符串,<i4代表32位整数,<f4代表32位浮点数 # 使用structured array的构造函数 structured_array = np.empty(shape=(0,), dtype=fields) # 结构化数组的第一个元素可以像字典一样初始化 initial_data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'height': 170.5} structured_array = np.append(structured_array, [initial_data]) print(structured_array) ``` 在这个例子中,我们创建了一个空数组,然后添加了一个包含姓名、年龄和身高信息的记录。
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Python numpy module

### Python NumPy Module Usage and Documentation NumPy, short for Numerical Python, is a fundamental package required for scientific computing with Python. This library supports large, multi-dimensional arrays and matrices along with an extensive collection of high-level mathematical functions to operate on these arrays[^1]. #### Importing NumPy To use NumPy within a Python script or interactive session, one must first import it: ```python import numpy as np ``` This line imports the NumPy module under the alias `np`, which allows users to call its methods using this shorter name. #### Creating Arrays One can create NumPy arrays from lists or tuples by calling `np.array()`: ```python a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` For generating sequences of numbers, there are several useful commands like `arange` (similar to range but returns an array), `linspace` (creates evenly spaced values over specified intervals), and more specialized ones such as `zeros`, `ones`, etc.[^2] #### Basic Operations Element-wise operations between two same-sized arrays work intuitively due to broadcasting rules that automatically align shapes when performing arithmetic operations: ```python c = a + b[:,0] # Adds column vector 'b' elementwise to row vector 'a' d = c * 2 # Multiplies each element in array 'c' by scalar value 2 e = d ** .5 # Computes square root of every item in resulting array 'd' ``` Matrix multiplication uses either dot product (`@`) operator introduced since Python 3.5 or function `dot()`. For example, ```python f = e @ b.T # Matrix multiply transposed matrix 'b' against diagonalized version of itself. g = np.dot(e,b.T)# Equivalent alternative syntax using explicit method invocation instead of infix notation. ``` #### Indexing & Slicing Indexing works similarly to standard Python lists; however, slicing offers additional flexibility through advanced indexing techniques allowing selection based upon boolean masks, integer indices, field names, among others: ```python h = g[::2,:] # Selects alternate rows starting at index zero up until end while keeping all columns intact. i = h[h>mean(h)]# Filters out elements below average across entire submatrix defined previously. j = i['field'] # Retrieves specific structured dtype component assuming original data contained named fields. ``` The official documentation serves as comprehensive resource covering installation instructions, tutorials aimed towards beginners alongside detailed API reference material suitable even experts seeking deeper understanding about particular aspects concerning usage patterns associated specifically around numerical computations performed efficiently via optimized C code behind scenes whenever possible during execution time depending upon underlying hardware capabilities available system-wide including parallel processing support where applicable provided appropriate flags set correctly beforehand compilation stage prior runtime environment setup completion process initialization sequence order matters significantly impacting overall performance characteristics observed empirically benchmark tests conducted periodically maintain quality assurance standards expected professional software development practices industry wide consensus best practice guidelines established community leaders recognized authority figures respected widely amongst peers contributing actively open source projects hosted popular platforms GitHub Bitbucket GitLab et al hosting services utilized 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