numpy中結構數組

   在c語言中，咱們能夠使用關鍵字struct定義結構類型。和c語言同樣，numpy也能夠建立結構定義，這樣能夠很方便的讀取二進制的C語言結構數組，將其轉換爲numpy數組對象，假設咱們定義的結構數組以下(C語言描述)：

struct Person{
     char name[30];
     int    age;
     float weight;  
};

咱們在python中能夠自定義類型以下：

>>> persontype = np.dtype({
    'names':['name','age','weight'],
    'formats':['S30','i','f']},align = True)

>>> a = np.array([('Liming',24,63.9),('Mike',15,67.),('Jan',34,45.8)],dtype = persontype)
>>> a
array([('Liming', 24, 63.900001525878906), ('Mike', 15, 67.0),
('Jan', 34, 45.79999923706055)],
dtype={'names':['name','age','weight'], 'formats':['S30','<i4','<f4'], 'offsets':[0,32,36], 'itemsize':40, 'aligned':True})

首先建立了dtype對象persontype,它的結構類型是一個藐視各字段的字典，該字典有兩個鍵：‘names’和'format'.每一個鍵對應的值是一個列表，‘names’定義結構體中每一個字段的名稱,'formats’定義每一個字段的數據類型。咱們使用的類型以下：

‘S30’：表示長度爲30的字符串類型，因爲結構體中每一個元素的大小固定，因此須要指定長度。

‘i’：32位的整數類型，至關於np.int32

'f':32位單精度浮點數，至關於np.float32

而後經過np.array()建立數組，經過dtype指定元素類型爲persontype

還能夠使用包含該多個元組的列表來描述數據類型，刑如：(字段名，數據類型)

>> persontype = np.dtype([('name','|S30'),('age','<i8'),('weight','<f8')])
>>> a = np.array([('Liming',24,63.9),('Mike',15,67.),('Jan',34,45.8)],dtype = persontype)
>>> a
array([('Liming', 24L, 63.9), ('Mike', 15L, 67.0), ('Jan', 34L, 45.8)], 
      dtype=[('name', 'S30'), ('age', '<i8'), ('weight', '<f8')])

|：忽略字節順序

<:低位字節在前

>:高位字節在前

結構體數組的取值方式和通常數組差很少，能夠經過下標取得元素：

>>> a[0]
('Liming', 24L, 63.9)
>>> a[0:-1]
array([('Liming', 24L, 63.9), ('Mike', 15L, 67.0)], 
      dtype=[('name', 'S30'), ('age', '<i8'), ('weight', '<f8')])

咱們能夠使用字段名做爲下標獲取對於的值

>>> a['name']
array(['Liming', 'Mike', 'Jan'], 
      dtype='|S30')
>>> a['age']
array([24, 15, 34], dtype=int64)
>>> a['weight']
array([ 63.9,  67. ,  45.8])

能夠經過 a.tostring()或者a.tofile()方法能夠將數組a以二進制方式寫成字符串或者寫入文件