显示 NUMpy 数据的字段名
时间: 2024-05-07 21:17:52 浏览: 11
要显示 NumPy 数组的字段名,可以使用 `numpy.dtype.names` 属性。这个属性返回一个元组,其中包含数组每个字段的名称。例如,假设有一个名为 `arr` 的 NumPy 数组,可以使用以下代码来显示该数组的字段名:
```python
import numpy as np
arr = np.array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, 'World')], dtype=[('foo', 'i4'), ('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
print(arr.dtype.names)
```
输出结果为:
```
('foo', 'bar', 'baz')
```
这表示 `arr` 数组有三个字段,分别命名为 `'foo'`、`'bar'` 和 `'baz'`。
相关问题
numpy给一列起名字
在numpy中,可以使用结构化数组来给一列起名字。结构化数组是一种特殊的numpy数组,其中每个元素都可以包含多个字段,每个字段都有自己的名称和数据类型。可以使用np.dtype()函数来定义结构化数组的数据类型,然后使用这个数据类型来创建数组。例如,可以使用以下代码来创建一个包含名为“Time”的字段的结构化数组:
```
dt = np.dtype([('Time', float)])
arr = np.zeros(10, dtype=dt)
```
这将创建一个包含10个元素的结构化数组,每个元素都包含一个名为“Time”的字段,其数据类型为float。可以使用arr['Time']来访问这个字段。
使用Numpy、Pandas进行数据处理1.Numpy的结构化数组
Numpy的结构化数组是一种可以存储不同类型数据的数组。它类似于表格,每列可以有不同的数据类型,可以使用字段名来访问各列数据。以下是创建和访问结构化数组的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建结构化数组
data = np.array([(1, 'John', 25), (2, 'Jane', 30)], dtype=[('id', int), ('name', 'S10'), ('age', int)])
# 访问结构化数组
print(data['id']) # 输出 [1, 2]
print(data['name']) # 输出 ['John', 'Jane']
print(data['age']) # 输出 [25, 30]
```
在这个例子中,我们使用`np.array`函数创建了一个结构化数组,其中包含了三个字段:`id`、`name`和`age`。`dtype`参数指定了每个字段的数据类型。使用字段名可以访问结构化数组的各个列数据。
结构化数组在处理表格数据时非常有用,可以方便地进行数据查询和处理。
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