PYTHON/NUMPY : How to assign various data types to the data type object numpy. dtype() 在循环中

Question

我想使用 numpy.dtype() 对象构造一个具有各种不同数据类型的 numpy 数组。

我有一个字典“mydict”，其中存储了有关数据的所有信息，我想用它创建一个数据类型对象dt。 “mydict”是根据我选择的属性动态创建的，并且数据类型也与该属性相对应!

import numpy as np

mydict={'name0': 'mass', 'name1': 'position', 'name2': 'ID', 
      'format0': np.float32, 'format1': np.int8, 'format2': np.uint64}

数据类型对象dt应该如下所示

dt = np.dtype([('mass', np.float32), ('position', np.int8), ('ID', np.uint64)])

我的问题是如何创建 dt 而无需手动构造/将其写入代码中？

主要问题是我不知道如何将 np.dtype() 附加到另一个“名称”和“格式”组合条目，或者是否可能......

我正在使用 dt 然后将我的数据读入像这样的 numpy 数组!

data_array=np.array((nr_rows, nr_cols)), dtype=dt)

我尝试了字典理解、列表和字典的某些尝试，但找不到正确的方法。

Answer 1

In [209]: dd={'name0': 'mass', 'name1': 'position', 'name2': 'ID', 
     ...:       'format0': np.float32, 'format1': np.int8, 'format2': np.uint64}

In [213]: [(dd['name%s'%i],dd['format%s'%i]) for i in range(3)]
Out[213]: [('mass', numpy.float32), ('position', numpy.int8), ('ID', numpy.uint64)]

In [214]: dt=np.dtype([(dd['name%s'%i],dd['format%s'%i]) for i in range(3)])
In [216]: arr = np.zeros((2,), dt)
In [217]: arr
Out[217]: 
array([( 0., 0, 0), ( 0., 0, 0)], 
      dtype=[('mass', '<f4'), ('position', 'i1'), ('ID', '<u8')])