python_numpy_ndarray属性学习

# author: Roy.G
#ndarray 操作属性
import numpy as np
data=[  ('a1',[40,50,60],10),
        ('a2',[40,51,60],10),
        ('a3',[40,52,60],10)]
# 第一种设置dtype的方式-简洁的表达
# a=np.array(data,dtype='U2,3int32,int32') #U3=unicode字符2个，3int32=3个int32，int32=1个int32
# print(a,type(a),a.dtype)
# print(a[1][2])  # 寻找数据

#第二种设置dtype的方式-列表逐列表达，设置别名
# a=np.array(data,dtype=[('name','str',2),
#                        ('sc','int32',3),
#                        ('age', 'int32',1)
#                        ])
# print(a['age']) #通过属性别名，访问数据
# print(a[2]['age'])


# 第三种设置dtype的方式，采用字典格式化表达每列
a=np.array(data,dtype={'names':['name','sc','ages'],
                        'formats':['U3','3int32','int32']
                                                          })
print(a)
print(a[0]['ages'])

# 第四种表达方式-字节偏移量(这个方式不常用)
a=np.array(data,dtype={'names':('U3',0),
                       'sc':('3int32',16),
                        'ages':('int32',28)
                                              })
print(a[0]['names'])