结构化数组 和 记录数组

为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储 （一般使用pandas 的 DataFrame来实现）

传入的dtpye

使用

Numpy数据类型

Character Description Example
'b' Byte np.dtype('b')
'i' Signed integer np.dtype('i4') == np.int32
'u' Unsigned integer np.dtype('u1') == np.uint8
'f' Floating point np.dtype('f8') == np.int64
'c' Complex floating point np.dtype('c16') == np.complex128
'S', 'a' String np.dtype('S5')
'U' Unicode string np.dtype('U') == np.str_
'V' Raw data (void) np.dtype('V') == np.void

生成结构化数组

更高级的复合类型

数据嵌套数据。妈呀。麻了

记录数组：结构化数组的扭转

就是可以像属性 a.shuxing获取而不是a['shuxing']

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