python - 如何构造嵌套的 numpy 记录数组？

Question

numpy manual提到 numpy.save 的用例

Annie Analyst has been using large nested record arrays to represent her statistical data.

是否可以在没有 dtype=object 的情况下使用嵌套记录数组？如果是，怎么办？

Answer 1

是的，像这样:

engine_dt = np.dtype([('volume', float), ('cylinders', int)])
car_dt = np.dtype([('color', int, 3), ('engine', engine_dt)])  # nest the dtypes

cars = np.rec.array([
    ([255, 0, 0], (1.5, 8)),
    ([255, 0, 255], (5, 24)),
], dtype=car_dt)

print(cars.engine.cylinders)
# array([ 8, 24])

np.dtype 函数在这里不是绝对必要的，但它通常是个好主意，并且比让 array 每次都调用它提供了一个小的速度提升。

请注意，rec.array 仅在此处需要使用 .engine 表示法。如果您使用普通的 np.array，那么您将使用 cars['engine']['cylinders']