Python数据科学手册-Numpy的结构化数组
2024-08-29 01:07:40
结构化数组 和 记录数组
为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储 （一般使用pandas 的 DataFrame来实现）
传入的dtpye
使用
Numpy数据类型
| Character | Description | Example |
|---|---|---|
| 'b' | Byte | np.dtype('b') |
| 'i' | Signed integer | np.dtype('i4') == np.int32 |
| 'u' | Unsigned integer | np.dtype('u1') == np.uint8 |
| 'f' | Floating point | np.dtype('f8') == np.int64 |
| 'c' | Complex floating point | np.dtype('c16') == np.complex128 |
| 'S', 'a' | String | np.dtype('S5') |
| 'U' | Unicode string | np.dtype('U') == np.str_ |
| 'V' | Raw data (void) | np.dtype('V') == np.void |
生成结构化数组
更高级的复合类型
数据嵌套数据。妈呀。麻了
记录数组：结构化数组的扭转
就是可以像属性 a.shuxing获取而不是a['shuxing']
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