用python實現結構體陣列

在c語言中我們可以通過struct關鍵字定義結構型別，結構中的字段佔據連續的記憶體空間，每個結構體占用的記憶體大小都相同，因此可以很容易地定義結構陣列。和c語言一樣，在numpy中也很容易對這種結構陣列進行操作。只要numpy中的結構定義和c語言中的定義相同，numpy就可以很方便地讀取c語言的結構陣列的二進位制資料，轉換為numpy的結構陣列。假設我們需要定義乙個結構陣列，它的每個元素都有name, age和salary欄位。在numpy中可以如下定義：

import numpy as np
mytype=np.dtype(
)a=np.array([(
"tang",23
,130.2),
("wang",22
,100.2)]
,dtype=mytype)
#或者data=np.array([(『zero』,0.,0.)]*10,dtype=mytype) #建立data[2]
#date[0]['name']="tang"

我們先建立乙個dtype物件persontype，通過其字典引數描述結構型別的各個字段。字典有兩個關鍵字：names，formats。每個關鍵字對應的值都是乙個列表。names定義結構中的每個欄位名，而formats則定義每個字段*的型別：

a.dtype

結果顯示：

dtype([('name', 's32'), ('age', '這裡我們看到了另外一種描述結構型別的方法：乙個包含多個組元的列表，其中形如(欄位名, 型別描述) 的組元描述了結構中的每個字段。型別描述前面為我們新增了 '<'字元，這些字元用來描述字段值的位元組順序：結構陣列的訪問方式和一般陣列相同，通過下標能夠取得其中的元素，注意元素的值看上去像是組元，實際上它是乙個結構：

a[0]

結果顯示：

(b'tang', 23, 130.2)

a[0]
.dtype

結果顯示：

dtype([('name', 's32'), ('age', 'a[0]是乙個結構元素，它和陣列a共享記憶體資料，因此可以通過修改它的字段，改變原始陣列中的對應字段：
c=a[0]
c["name"]=
"lian"
#修改元素屬性a[0
]["name"
]

結果顯示：

b'lian'

結構像字典一樣可以通過字串下標獲取其對應的字段值：

a[1]
["name"
]

結果顯示：

b'wang'

我們不但可以獲得結構元素的某個字段，還可以直接獲得結構陣列的字段，它返回的是原始陣列的檢視，因此可以通過修改b[0]改變a[0][』『age』』]：

b=a[:]
["salary"
]#或者a["salary"]
b

結果顯示：

array([130.2, 100.2], dtype=float32)

通過呼叫a.tostring或者a.tofile方法，可以直接輸出陣列a的二進位制形式：

a.tofile(
"test.bin"
)

c語言的結構體為了記憶體定址方便，會自動的新增一些填充用的位元組，這叫做記憶體對齊。例如如果把下面的name[32]改為name[30]的話，由於記憶體對齊問題，在name和age中間會填補兩個位元組，最終的結構體大小不會改變。因此如果numpy中的所配置的記憶體大小不符合c語言的對齊規範的話，將會出現資料錯位。為了解決這個問題，在建立dtype物件時，可以傳遞引數align=true，這樣numpy的結構陣列的記憶體對齊和c語言的結構體就一致了。

#include
struct person
;struct person p[2]
;void main (
)

用下面的字典引數也可以定義結構型別，字典的關鍵字為結構中欄位名，值為字段的型別描述，但是由於字典的關鍵字是沒有順序的，因此欄位的順序需要在型別描述中給出，型別描述是乙個組元，它的第二個值給出欄位的位元組為單位的偏移量，例如age欄位的偏移量為25個位元組：

np.dtype(
)

結果顯示：

dtype([('name', 's25'), ('age', 'u1')])

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