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何以解忧？唯有暴富

numpy学习笔记

numpy学习笔记

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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 2019-10-25
# numpy 学习笔记
# icenaive
# 参考： https://github.com/lijin-THU/notes-python
# 仅供个人学习使用
#
# 20. 结构化数组
import numpy as np

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], np.float32)
my_dtype = np.dtype([('mass', 'float32'), ('vol', 'float32')])
my_data = np.array([(1, 1), (1, 2), (2, 1), (1, 3)], my_dtype)

print(my_data[0]['mass'], my_data[0]['vol'])
# 自定义排序规则
my_data.sort(order = ('vol', 'mass'))
print(my_data)

# 可以使用自定义结构类型设定读取文件的格式
person_dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])
# people = np.loadtxt('myfile.txt', skiprows=1, dtype=person_dtype)
# print(people)

# 嵌套
particle_dtype = np.dtype([('position', [('x', 'float'),
                                         ('y', 'float')]),
                           ('mass', 'float')
                           ])
data = np.loadtxt('myfile.txt', dtype=particle_dtype)
print(data)
print(data['position'][0])
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 2019-10-25
# numpy 学习笔记
# icenaive
# 参考： https://github.com/lijin-THU/notes-python
# 仅供个人学习使用
#
# 20. 结构化数组
import numpy as np

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], np.float32)
my_dtype = np.dtype([('mass', 'float32'), ('vol', 'float32')])
my_data = np.array([(1, 1), (1, 2), (2, 1), (1, 3)], my_dtype)

print(my_data[0]['mass'], my_data[0]['vol'])
# 自定义排序规则
my_data.sort(order = ('vol', 'mass'))
print(my_data)

# 可以使用自定义结构类型设定读取文件的格式
person_dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])
# people = np.loadtxt('myfile.txt', skiprows=1, dtype=person_dtype)
# print(people)

# 嵌套
particle_dtype = np.dtype([('position', [('x', 'float'),
                                         ('y', 'float')]),
                           ('mass', 'float')
                           ])
data = np.loadtxt('myfile.txt', dtype=particle_dtype)
print(data)
print(data['position'][0])
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