NumPy如何自定义数据类型

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 = https://www.yisu.com/ask/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。