假設要儲存這樣的資料
name
agewgt
0dan
123.1
1ann
025.1
2sam
28.3
首先定義乙個人的結構型別
person_dtype = np.dtype([('name', 's10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])people = np.empty((3,4), person_dtype)people['name'] = [['brad', 'jane', 'john', 'fred'],
['henry', 'george', 'brain', 'amy'],
['ron', 'susan', 'jennife', 'jill']]
people['age'] = [[33, 25, 47, 54],
[29, 61, 32, 27],
[19, 33, 18, 54]]
people['weight'] = [[135., 105., 255., 140.],
[154., 202., 137., 187.],
[188., 135., 88., 145.]]
person_dtype = np.dtype([('name', 's10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])
people = np.loadtxt('people.txt',
skiprows=1,
dtype=person_dtype)
people
即你的自定義dtype是什麼
有時候，結構陣列中的域可能包含巢狀的結構，例如，在我們希望在二維平面上紀錄乙個質點的位置和質量：
position
mass
x y
那麼它的型別可以這樣巢狀定義：
particle_dtype = np.dtype([('position', [('x', 'float'),
('y', 'float')]),
('mass', 'float')
])data = np.loadtxt('data.txt', dtype=particle_dtype)
在 array 中，逐元素操作和矩陣操作有著明顯的不同
向量可以不被視為矩陣
具體說來：
其優缺點各自如下：
array
matrix
二者可以互相轉化：
Python學習筆記 1 5章 迴圈
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學習筆記15
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