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。

相关问题

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。

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从包含节点之间引用关系的文件中加载数据，并将其转换为邻接矩阵形式；最后，对邻接矩阵进行了处理，使其成为一个二元关系矩阵。