numpy的ndarray中有多个元素的dtype是什么？答案

【问题标题】：What is dtype with more than one element in ndarray of numpy?numpy的ndarray中有多个元素的dtype是什么？
【发布时间】：2018-07-12 18:04:46
【问题描述】：

 x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])

为什么我们在 ndarray 中使用具有多个元素的 dtype，它有什么用处？我们如何解释这个？

【问题讨论】：

查看structured arrays上的文档
这种dtype 在字段 dtype 不同时最有用，例如，来自标签列的字符串、整数和其他浮点数。它在加载csv 文件时最常出现。 stackoverflow.com/questions/51291797/… 是一个希望在同一个数组中同时包含字符串和整数的示例。

【解决方案1】：

首先，你应该注意到这个数组只有一个维度，由 dtype 表示

('a','<i4'),('b','<i4')

我喜欢思考这个问题的方式是，我们通过将其他 dtype 连接在一起来创建一个 dtype。我们将每对元组视为数组的一个元素，每个元组的每个元素都有单独的规范。

换句话说，dtype 实际上只是表示元素的结构。

要了解更多信息，请参阅this

【讨论】：

另外，我们应该注意术语：concatenate 是具有特定含义的 NumPy 函数的名称。没有真正的组合，我什至不确定数据是否存储在此处的连续内存块中。
哦，我知道它没有被串联哈哈。然而，这不是重点。我想我以相当普遍的口语方式使用它，所以我认为这不是问题。如果我指的是 np.concatenate，我会这么说