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首先 导入 Numpy 库:构建一个包含 name,age,weight 三个变量的结构化数组,其内容如下:
- name = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'Doug']
- age = [25, 45, 37, 19]
- weight = [55.0, 85.5, 68.0, 61.5]
复制代码 出于初始化的考虑,构建一个空的结构化数组:
- x = np.zeros(4, dtype=int)
复制代码- # 构造一个拥有复合数据类型的结构化数组
- data = np.zeros(4, dtype={'names':('name', 'age', 'weight'),
- 'formats':('U10', 'i4', 'f8')})
- print(data.dtype)
复制代码
对数组中的变量进行赋值:
- data['name'] = name
- data['age'] = age
- data['weight'] = weight
- print(data)
复制代码
这样就成功构建了一个结构化数组。接下来,查看一下这个数组的具体内容:
- # 查看所有的 name
- data['name']
复制代码
- # 查看数组最后一行中的 name
- data[-1]['name']
复制代码
- # 查看所有 age 小于30的记录的 name
- data[data['age'] < 30]['name']
复制代码
本内容转自数析学院,原文后面还有改变变量数据格式、数据索引方案等内容,感兴趣的同学可以直接访问网站查看
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