Python 中结构化数组的构建与处理

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首先导入 Numpy 库：

1. import numpy as np

复制代码

构建一个包含 name,age,weight 三个变量的结构化数组，其内容如下：

1. name = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'Doug']
   
2. age = [25, 45, 37, 19]
   
3. 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：

1. x = np.zeros(4, dtype=int)

复制代码

1. # 构造一个拥有复合数据类型的结构化数组
   
2. data = np.zeros(4, dtype={'names':('name', 'age', 'weight'),
   
3.                                        'formats':('U10', 'i4', 'f8')})
   
4. print(data.dtype)

复制代码

对数组中的变量进行赋值：

1. data['name'] = name
   
2. data['age'] = age
   
3. data['weight'] = weight
   
4. 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：

1. # 查看所有的 name
   
2. data['name']

复制代码

1. # 查看数组的第一行
   
2. data[0]

复制代码

1. # 查看数组最后一行中的 name
   
2. data[-1]['name']

复制代码

1. # 查看所有 age 小于30的记录的 name
   
2. 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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关键词：python 结构化 formats Weight format formats import names