擅长:python、mysql、java
<p>所以,密码</p>
<pre><code>arr = np.array([
[np.array([1,2,3]), np.array([1,0])],
[np.array([4,5,6]), np.array([0,1])]
])
</code></pre>
<p>创建一个对象数组,索引第一列将返回两行,每行中有一个对象,这说明了大小。要得到你想要的东西,你需要把它包起来</p>
<pre><code>np.vstack(arr[:, 0])
</code></pre>
<p>从第一列中的对象创建一个数组。这不是很方便,它会使我更有意义地存储在字典里,像这样的东西</p>
<pre><code>io = {'in': np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),
'out':np.array([[1,0], [0,1]])
}
</code></pre>
<p>结构化数组可以同时提供这两种功能。创造有点棘手,举个例子</p>
<pre><code>arr = np.array([
(1,2,3), (1,0)),
((4,5,6), (0,1)) ],
dtype=[('in', '3int64'), ('out', '2float64')])
</code></pre>
<p>创建一个具有<code>in</code>和<code>out</code>字段的结构化数组,分别由3个整数和2个浮点组成。可以像往常一样访问行</p>
<pre><code>In[73]: arr[0]
Out[74]: ([1, 2, 3], [ 1., 0.])
</code></pre>
<p>或者按字段名</p>
<pre><code>In [73]: arr['in']
Out[73]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
</code></pre>
<p>numpy手册有更多的细节(<a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.rec.html" rel="nofollow noreferrer">https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.rec.html</a>)。我不能添加任何细节,因为我已经打算在一个项目中使用它们一段时间了,但没有</p>