首页主机资讯NumPy如何自定义数据类型

NumPy如何自定义数据类型

时间2024-06-03 12:06:03发布访客分类主机资讯浏览377
导读:要自定义数据类型,可以使用np.dtype函数并传入一个字典来定义数据类型的字段和其对应的数据类型。例如,以下示例定义了一个名为person的自定义数据类型,包含了姓名(字符串类型)、年龄(整数类型)和身高(浮点数类型)三个字段: impo...

要自定义数据类型,可以使用np.dtype函数并传入一个字典来定义数据类型的字段和其对应的数据类型。例如,以下示例定义了一个名为person的自定义数据类型,包含了姓名(字符串类型)、年龄(整数类型)和身高(浮点数类型)三个字段:

import numpy as np

# 定义自定义数据类型
person_dtype = np.dtype({

    'names': ['name', 'age', 'height'],
    'formats': ['S10', np.int32, np.float64]
}
    )

# 创建一个包含自定义数据类型的NumPy数组
data = np.array([('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.75)], dtype=person_dtype)

print(data)

输出结果为:

[(b'Alice', 25, 1.65) (b'Bob', 30, 1.75)]

在这个示例中,我们定义了一个包含三个字段的自定义数据类型person_dtype,然后使用该数据类型创建了一个包含两条数据的NumPy数组data

声明:本文内容由网友自发贡献,本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉,请联系2913721942#qq.com核实处理,我们将尽快回复您,谢谢合作!


若转载请注明出处: NumPy如何自定义数据类型
本文地址: https://pptw.com/jishu/674216.html
NumPy共享内存的数组怎么表示 什么是matlab软件及编程

游客 回复需填写必要信息