结构化数组

简介

Structured arrays are ndarrays whose datatype is a composition of simpler datatypes organized as a sequence of named fields. For example,

>>> x = np.array([('Rex', 9, 81.0), ('Fido', 3, 27.0)],
...              dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f4')])
>>> x
array([('Rex', 9, 81.), ('Fido', 3, 27.)],
      dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

这里 x 是一个长度为2的一维数组,其数据类型是一个具有三个字段的结构:1. 一个长度为10或更短的名为 ‘name’ 的字符串,2. 一个名为 ‘age’ 的32位整数,以及3. 一个名为 ‘weight’ 的32位浮点数.

如果索引位置1的 x ,则会得到一个结构:

>>> x[1]
np.void(('Fido', 3, 27.0), dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

您可以通过使用字段名进行索引来访问和修改结构化数组的各个字段:

>>> x['age']
array([9, 3], dtype=int32)
>>> x['age'] = 5
>>> x
array([('Rex', 5, 81.), ('Fido', 5, 27.)],
      dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

结构化数据类型旨在模仿C语言中的"structs",并共享类似的内存布局.它们用于与C代码接口以及对结构化缓冲区进行低级操作,例如用于解释二进制blob.为此,它们支持专门的功能,例如子数组,嵌套数据类型和联合,并允许控制结构的内存布局.

希望操纵表格数据(例如存储在csv文件中的数据)的用户可能会发现其他pydata项目更合适,例如xarray,pandas或DataArray.这些为表格数据分析提供了一个高级接口,并且针对该用途进行了更好的优化.例如,与numpy中结构化数组的C结构式内存布局相比,它可能导致较差的缓存行为.

结构化数据类型

一个结构化的数据类型可以被认为是一个具有一定长度的字节序列(结构的 itemsize ),它被解释为字段的集合.每个字段都有一个名称,一个数据类型和一个结构中的字节偏移.一个字段的数据类型可以是任何numpy数据类型,包括其他结构化的数据类型,它也可以是一个 subarray data type ,其行为类似于具有指定形状的ndarray.字段的偏移量是任意的,字段甚至可能重叠.这些偏移量通常由numpy自动确定,但也可以指定.

结构化数据类型创建

结构化数据类型可以使用函数 numpy.dtype 创建.有 4 种备选的规范形式,它们的灵活性和简洁性各不相同.这些在 Data Type Objects 参考页面中有进一步的文档说明,总结如下:

1. 元组列表,每个字段一个元组

   每个元组的形式为 (fieldname, datatype, shape) ,其中 shape 是可选的. fieldname 是一个字符串 (或者如果使用标题,则是一个元组,请参见下面的 Field Titles ), datatype 可以是任何可以转换为数据类型的对象,而 shape 是一个整数元组,用于指定子数组的形状.

   >>> np.dtype([('x', 'f4'), ('y', np.float32), ('z', 'f4', (2, 2))])
   dtype([('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4', (2, 2))])
   

   如果 fieldname 是空字符串 '' ,则该字段将被赋予默认名称,形式为 f# ,其中 # 是字段的整数索引,从左侧从 0 开始计数:

   >>> np.dtype([('x', 'f4'), ('', 'i4'), ('z', 'i8')])
   dtype([('x', '<f4'), ('f1', '<i4'), ('z', '<i8')])
   

   结构中字段的字节偏移量和总结构 itemsize 将自动确定.

2. 逗号分隔的 dtype 规范字符串

   在这种简写符号中,任何 string dtype specifications 都可以用在字符串中,并用逗号分隔.字段的 itemsize 和字节偏移量会自动确定,字段名称将指定为默认名称 f0 , f1 等.:

   >>> np.dtype('i8, f4, S3')
   dtype([('f0', '<i8'), ('f1', '<f4'), ('f2', 'S3')])
   >>> np.dtype('3int8, float32, (2, 3)float64')
   dtype([('f0', 'i1', (3,)), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f8', (2, 3))])
   

3. 字段参数数组的字典

   这是最灵活的规范形式,因为它允许控制字段的字节偏移量和结构的 itemsize.

   该字典有两个必需的键,"names"和"formats",以及四个可选的键:"offsets","itemsize","aligned"和"titles"."names"和"formats"的值分别应为字段名称列表和 dtype 规范列表,长度相同.可选的"offsets"值应为整数字节偏移量列表,每个字段在结构中都有一个.如果未给出"offsets",则会自动确定偏移量.可选的"itemsize"值应为整数,描述 dtype 的总字节大小,该大小必须足够大以包含所有字段.:

   >>> np.dtype({'names': ['col1', 'col2'], 'formats': ['i4', 'f4']})
   dtype([('col1', '<i4'), ('col2', '<f4')])
   >>> np.dtype({'names': ['col1', 'col2'],
   ...           'formats': ['i4', 'f4'],
   ...           'offsets': [0, 4],
   ...           'itemsize': 12})
   dtype({'names': ['col1', 'col2'], 'formats': ['<i4', '<f4'], 'offsets': [0, 4], 'itemsize': 12})
   

   可以选择偏移量,以便字段重叠,尽管这意味着分配给一个字段可能会破坏任何重叠字段的数据.作为例外,由于存在破坏内部 object 指针然后取消引用的风险, numpy.object_ 类型的字段不能与其他字段重叠.

   可以将可选的"aligned"值设置为 True ,以使自动偏移量计算使用对齐的偏移量(请参见 自动字节偏移量和对齐 ),就像 numpy.dtype 的"align"关键字参数已设置为 True 一样.

   可选的"titles"值应为与"names"长度相同的标题列表,请参见下面的 Field Titles .

4. 字段名称的字典

   字典的键是字段名称,值是指定类型和偏移量的元组:

   >>> np.dtype({'col1': ('i1', 0), 'col2': ('f4', 1)})
   dtype([('col1', 'i1'), ('col2', '<f4')])
   

   不鼓励使用这种形式,因为在 Python 3.6 之前的 Python 版本中,Python 字典不保留顺序.可以通过使用 3 元组来指定 Field Titles ,请参见下文.

操作和显示结构化数据类型

可以在 dtype 对象的 names 属性中找到结构化数据类型的字段名称列表:

>>> d = np.dtype([('x', 'i8'), ('y', 'f4')])
>>> d.names
('x', 'y')

可以通过名称查找每个字段的 dtype:

>>> d['x']
dtype('int64')

可以通过使用相同长度的字符串序列赋值给 names 属性来修改字段名称.

dtype 对象还有一个类似字典的属性 fields ,其键是字段名称(和 Field Titles ,请参见下文),其值是包含每个字段的 dtype 和字节偏移量的元组.

>>> d.fields
mappingproxy({'x': (dtype('int64'), 0), 'y': (dtype('float32'), 8)})

对于非结构化数组, names 和 fields 属性都将等于 None . 建议使用 if dt.names is not None 而不是 if dt.names 来测试 dtype 是否为结构化,以处理具有 0 个字段的 dtype.

如果可能,结构化数据类型的字符串表示形式以"元组列表"形式显示,否则 numpy 将回退到使用更通用的字典形式.

自动字节偏移量和对齐

Numpy 使用两种方法之一来自动确定结构化数据类型的字段字节偏移和总 itemsize,具体取决于是否在 numpy.dtype 中将 align=True 指定为关键字参数.

默认情况下 ( align=False ),numpy 会将字段打包在一起,以便每个字段都从前一个字段结束的字节偏移处开始,并且字段在内存中是连续的.

>>> def print_offsets(d):
...     print("offsets:", [d.fields[name][1] for name in d.names])
...     print("itemsize:", d.itemsize)
>>> print_offsets(np.dtype('u1, u1, i4, u1, i8, u2'))
offsets: [0, 1, 2, 6, 7, 15]
itemsize: 17

如果设置了 align=True ,numpy 将以与许多 C 编译器填充 C 结构相同的方式填充结构.在某些情况下,对齐的结构可以提高性能,但代价是数据类型大小增加.填充字节插入在字段之间,以便每个字段的字节偏移量将是该字段对齐方式的倍数,对于简单数据类型,对齐方式通常等于字段的大小(以字节为单位),请参见 PyArray_Descr.alignment .该结构还将添加尾随填充,以便其 itemsize 是最大字段对齐方式的倍数.

>>> print_offsets(np.dtype('u1, u1, i4, u1, i8, u2', align=True))
offsets: [0, 1, 4, 8, 16, 24]
itemsize: 32

请注意,虽然几乎所有现代 C 编译器默认都以这种方式进行填充,但 C 结构中的填充取决于 C 实现,因此不能保证此内存布局与 C 程序中相应结构的内存布局完全匹配.可能需要在 numpy 端或 C 端进行一些工作才能获得完全对应关系.

如果使用基于字典的 dtype 规范中的可选 offsets 键指定了偏移量,则设置 align=True 将检查每个字段的偏移量是否为其大小的倍数,以及 itemsize 是否为最大字段大小的倍数,如果不是,则引发异常.

如果结构化数组的字段偏移量和 itemsize 满足对齐条件,则该数组将设置 ALIGNED flag .

一个便捷函数 numpy.lib.recfunctions.repack_fields 将对齐的 dtype 或数组转换为打包的 dtype 或数组,反之亦然.它接受 dtype 或结构化的 ndarray 作为参数,并返回一个重新打包了字段,并带有或不带有填充字节的副本.

字段标题

除了字段名称之外,字段还可以具有关联的 title ,即备用名称,有时用作字段的附加描述或别名.该标题可以像字段名一样用于索引数组.

要在使用 dtype 规范的元组列表形式时添加标题,可以将字段名称指定为两个字符串的元组,而不是单个字符串,这将分别是字段的标题和字段名称.例如:

>>> np.dtype([(('my title', 'name'), 'f4')])
dtype([(('my title', 'name'), '<f4')])

当使用第一种基于字典的规范时,标题可以作为额外的 'titles' 键提供,如上所述.当使用第二种(不推荐)基于字典的规范时,可以通过提供 3 元素元组 (datatype, offset, title) 而不是通常的 2 元素元组来提供标题:

>>> np.dtype({'name': ('i4', 0, 'my title')})
dtype([(('my title', 'name'), '<i4')])

如果使用了任何标题, dtype.fields 字典将包含标题作为键.这意味着实际上带有标题的字段将在字段字典中表示两次.这些字段的元组值也将具有第三个元素,即字段标题.因此,并且由于 names 属性保留了字段顺序,而 fields 属性可能不能,因此建议使用 dtype 的 names 属性来迭代 dtype 的字段,该属性不会列出标题,如:

>>> for name in d.names:
...     print(d.fields[name][:2])
(dtype('int64'), 0)
(dtype('float32'), 8)

联合类型

结构化数据类型在 numpy 中实现,默认情况下具有基本类型 numpy.void ,但是可以使用 Data Type Objects 中描述的 (base_dtype, dtype) 形式的 dtype 规范将其他 numpy 类型解释为结构化类型.在此, base_dtype 是所需的基础 dtype,并且字段和标志将从 dtype 复制.此 dtype 类似于 C 中的"联合".

结构化数组的索引和赋值

将数据分配给结构化数组

有多种方法可以将值分配给结构化数组:使用 python 元组,使用标量值或使用其他结构化数组.

从 Python 本机类型赋值(元组)

为结构化数组赋值的最简单方法是使用 Python 元组.每个赋值都应该是一个长度等于数组字段数的元组,而不是列表或数组,因为它们会触发 NumPy 的广播规则.元组的元素会从左到右依次赋值给数组的各个字段:

>>> x = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], dtype='i8, f4, f8')
>>> x[1] = (7, 8, 9)
>>> x
array([(1, 2., 3.), (7, 8., 9.)],
     dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f8')])

从标量赋值

分配给结构化元素的标量将被分配给所有字段.当标量被分配给结构化数组,或非结构化数组被分配给结构化数组时,会发生这种情况:

>>> x = np.zeros(2, dtype='i8, f4, ?, S1')
>>> x[:] = 3
>>> x
array([(3, 3., True, b'3'), (3, 3., True, b'3')],
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f4'), ('f2', '?'), ('f3', 'S1')])
>>> x[:] = np.arange(2)
>>> x
array([(0, 0., False, b'0'), (1, 1., True, b'1')],
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f4'), ('f2', '?'), ('f3', 'S1')])

结构化数组也可以分配给非结构化数组,但前提是结构化数据类型只有一个字段:

>>> twofield = np.zeros(2, dtype=[('A', 'i4'), ('B', 'i4')])
>>> onefield = np.zeros(2, dtype=[('A', 'i4')])
>>> nostruct = np.zeros(2, dtype='i4')
>>> nostruct[:] = twofield
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Cannot cast array data from dtype([('A', '<i4'), ('B', '<i4')]) to dtype('int32') according to the rule 'unsafe'

从其他结构化数组赋值

两个结构化数组之间的赋值就像源元素已转换为元组,然后分配给目标元素一样.也就是说,源数组的第一个字段被分配给目标数组的第一个字段,第二个字段也一样,依此类推,而与字段名称无关.具有不同字段数的结构化数组不能相互赋值.目标结构中未包含在任何字段中的字节不受影响.

>>> a = np.zeros(3, dtype=[('a', 'i8'), ('b', 'f4'), ('c', 'S3')])
>>> b = np.ones(3, dtype=[('x', 'f4'), ('y', 'S3'), ('z', 'O')])
>>> b[:] = a
>>> b
array([(0., b'0.0', b''), (0., b'0.0', b''), (0., b'0.0', b'')],
      dtype=[('x', '<f4'), ('y', 'S3'), ('z', 'O')])

涉及子数组的赋值

在分配给作为子数组的字段时,分配的值将首先广播到子数组的形状.

索引结构化数组

访问单个字段

结构化数组的各个字段可以通过使用字段名称索引数组来访问和修改.

>>> x = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('foo', 'i8'), ('bar', 'f4')])
>>> x['foo']
array([1, 3])
>>> x['foo'] = 10
>>> x
array([(10, 2.), (10, 4.)],
      dtype=[('foo', '<i8'), ('bar', '<f4')])

生成的数组是原始数组的视图.它共享相同的内存位置,并且写入视图将修改原始数组.

>>> y = x['bar']
>>> y[:] = 11
>>> x
array([(10, 11.), (10, 11.)],
      dtype=[('foo', '<i8'), ('bar', '<f4')])

此视图具有与索引字段相同的 dtype 和 itemsize,因此它通常是一个非结构化数组,嵌套结构除外.

>>> y.dtype, y.shape, y.strides
(dtype('float32'), (2,), (12,))

如果访问的字段是子数组,则子数组的维度会附加到结果的形状:

>>> x = np.zeros((2, 2), dtype=[('a', np.int32), ('b', np.float64, (3, 3))])
>>> x['a'].shape
(2, 2)
>>> x['b'].shape
(2, 2, 3, 3)

访问多个字段

可以使用多字段索引来索引和分配结构化数组,其中索引是字段名称列表.

警告

自 Numpy 1.15 到 Numpy 1.16,多字段索引的行为发生了变化.

使用多字段索引进行索引的结果是原始数组的视图,如下所示:

>>> a = np.zeros(3, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4'), ('c', 'f4')])
>>> a[['a', 'c']]
array([(0, 0.), (0, 0.), (0, 0.)],
     dtype={'names': ['a', 'c'], 'formats': ['<i4', '<f4'], 'offsets': [0, 8], 'itemsize': 12})

对视图的赋值会修改原始数组.视图的字段将按照它们被索引的顺序排列.请注意,与单字段索引不同,视图的 dtype 具有与原始数组相同的 itemsize,并且在与原始数组相同的偏移量处具有字段,并且未索引的字段只是缺失.

警告

在 Numpy 1.15 中,使用多字段索引索引数组会返回上述结果的副本,但字段在内存中打包在一起,就像通过 numpy.lib.recfunctions.repack_fields 传递一样.

与 1.15 相比,从 Numpy 1.16 开始的新行为导致未索引字段的位置出现额外的"填充"字节.您将需要更新任何依赖于数据具有"打包"布局的代码.例如,如下代码:

>>> a[['a', 'c']].view('i8')  # Fails in Numpy 1.16
Traceback (most recent call last):
   File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: When changing to a smaller dtype, its size must be a divisor of the size of original dtype

将需要更改.自 Numpy 1.12 以来,此代码引发了 FutureWarning ,自 1.7 以来,类似的代码引发了 FutureWarning .

在 1.16 中, numpy.lib.recfunctions 模块中引入了许多函数,以帮助用户解决此更改.这些是 numpy.lib.recfunctions.repack_fields . numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured , numpy.lib.recfunctions.unstructured_to_structured , numpy.lib.recfunctions.apply_along_fields , numpy.lib.recfunctions.assign_fields_by_name 和 numpy.lib.recfunctions.require_fields .

函数 numpy.lib.recfunctions.repack_fields 始终可用于重现旧的行为,因为它将返回结构化数组的打包副本.例如,上面的代码可以替换为:

>>> from numpy.lib.recfunctions import repack_fields
>>> repack_fields(a[['a', 'c']]).view('i8')  # supported in 1.16
array([0, 0, 0])

此外,numpy 现在提供了一个新函数 numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured ,对于希望将结构化数组转换为非结构化数组的用户来说,这是一个更安全,更高效的替代方案,因为上面的视图通常旨在这样做.此函数允许安全地转换为非结构化类型,同时考虑填充,通常避免复制,并且还根据需要转换数据类型,这与视图不同.如下代码:

>>> b = np.zeros(3, dtype=[('x', 'f4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f4')])
>>> b[['x', 'z']].view('f4')
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)

可以通过替换为以下内容使其更安全:

>>> from numpy.lib.recfunctions import structured_to_unstructured
>>> structured_to_unstructured(b[['x', 'z']])
array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]], dtype=float32)

使用多字段索引赋值给数组会修改原始数组:

>>> a[['a', 'c']] = (2, 3)
>>> a
array([(2, 0, 3.), (2, 0, 3.), (2, 0, 3.)],
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<i4'), ('c', '<f4')])

这遵循上述结构化数组赋值规则. 例如,这意味着可以使用适当的多字段索引交换两个字段的值:

>>> a[['a', 'c']] = a[['c', 'a']]

使用整数索引获取结构化标量

索引结构化数组的单个元素(使用整数索引)会返回一个结构化标量:

>>> x = np.array([(1, 2., 3.)], dtype='i, f, f')
>>> scalar = x[0]
>>> scalar
np.void((1, 2.0, 3.0), dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4')])
>>> type(scalar)
<class 'numpy.void'>

与其他 numpy 标量不同,结构化标量是可变的,并且充当原始数组的视图,因此修改标量将修改原始数组. 结构化标量还支持按字段名称进行访问和赋值:

>>> x = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('foo', 'i8'), ('bar', 'f4')])
>>> s = x[0]
>>> s['bar'] = 100
>>> x
array([(1, 100.), (3, 4.)],
      dtype=[('foo', '<i8'), ('bar', '<f4')])

与元组类似,结构化标量也可以使用整数进行索引:

>>> scalar = np.array([(1, 2., 3.)], dtype='i, f, f')[0]
>>> scalar[0]
np.int32(1)
>>> scalar[1] = 4

因此,元组可能被认为是原生 Python 等价于 numpy 的结构化类型,就像原生 python 整数等价于 numpy 的整数类型一样. 结构化标量可以通过调用 numpy.ndarray.item 转换为元组:

>>> scalar.item(), type(scalar.item())
((1, 4.0, 3.0), <class 'tuple'>)

查看包含对象的结构化数组

为了防止覆盖 object 类型字段中的对象指针,numpy 目前不允许查看包含对象的结构化数组.

结构比较和提升

如果两个空结构化数组的 dtypes 相等,则测试数组的相等性将产生一个布尔数组,其维度与原始数组相同,其中元素设置为 True ,表示相应结构的所有字段均相等:

>>> a = np.array([(1, 1), (2, 2)], dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
>>> b = np.array([(1, 1), (2, 3)], dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
>>> a == b
array([True, False])

NumPy 将提升单个字段数据类型以执行比较. 因此,以下内容也有效(请注意 'a' 字段的 'f4' dtype):

>>> b = np.array([(1.0, 1), (2.5, 2)], dtype=[("a", "f4"), ("b", "i4")])
>>> a == b
array([True, False])

要比较两个结构化数组,必须可以将它们提升为 numpy.result_type 和 numpy.promote_types 返回的公共 dtype. 这强制字段数,字段名称和字段标题必须完全匹配. 当无法提升时(例如,由于字段名称不匹配),NumPy 将引发错误. 两个结构化 dtypes 之间的提升会产生一个规范的 dtype,该 dtype 确保所有字段都使用本机字节顺序:

>>> np.result_type(np.dtype("i,>i"))
dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])
>>> np.result_type(np.dtype("i,>i"), np.dtype("i,i"))
dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

提升产生的 dtype 也保证是打包的,这意味着所有字段都是连续排序的,并且删除了任何不必要的填充:

>>> dt = np.dtype("i1,V3,i4,V1")[["f0", "f2"]]
>>> dt
dtype({'names': ['f0', 'f2'], 'formats': ['i1', '<i4'], 'offsets': [0, 4], 'itemsize': 9})
>>> np.result_type(dt)
dtype([('f0', 'i1'), ('f2', '<i4')])

请注意,结果打印时不带 offsets 或 itemsize ,这表明没有额外的填充. 如果使用 align=True 创建结构化 dtype,确保 dtype.isalignedstruct 为 true,则此属性将保留:

>>> dt = np.dtype("i1,V3,i4,V1", align=True)[["f0", "f2"]]
>>> dt
dtype({'names': ['f0', 'f2'], 'formats': ['i1', '<i4'], 'offsets': [0, 4], 'itemsize': 12}, align=True)

>>> np.result_type(dt)
dtype([('f0', 'i1'), ('f2', '<i4')], align=True)
>>> np.result_type(dt).isalignedstruct
True

当提升多个 dtypes 时,如果任何输入是,则结果将对齐:

>>> np.result_type(np.dtype("i,i"), np.dtype("i,i", align=True))
dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')], align=True)

比较空结构化数组时, < 和 > 运算符始终返回 False ,并且不支持算术和按位运算.

在 1.23 版本发生变更: 在 NumPy 1.23 之前,当提升到公共 dtype 失败时,会给出警告并返回 False . 此外,提升的限制性要强得多:它会拒绝上面混合浮点数/整数比较的示例.

记录数组

作为一种可选的便利功能,numpy 提供了一个 ndarray 子类: numpy.recarray ,它允许通过属性而不是仅通过索引来访问结构化数组的字段. 记录数组使用一种特殊的数据类型: numpy.record ,它允许通过从数组获得的结构化标量上的属性进行字段访问. numpy.rec 模块提供了从各种对象创建 recarray 的函数. 用于创建和操作结构化数组的其他辅助函数可以在 numpy.lib.recfunctions 中找到.

创建记录数组的最简单方法是使用 numpy.rec.array

>>> recordarr = np.rec.array([(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")],
...                    dtype=[('foo', 'i4'),('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
>>> recordarr.bar
array([2., 3.], dtype=float32)
>>> recordarr[1:2]
rec.array([(2, 3., b'World')],
      dtype=[('foo', '<i4'), ('bar', '<f4'), ('baz', 'S10')])
>>> recordarr[1:2].foo
array([2], dtype=int32)
>>> recordarr.foo[1:2]
array([2], dtype=int32)
>>> recordarr[1].baz
b'World'

numpy.rec.array 可以将各种参数转换为记录数组,包括结构化数组:

>>> arr = np.array([(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")],
...             dtype=[('foo', 'i4'), ('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
>>> recordarr = np.rec.array(arr)

numpy.rec 模块提供了许多其他便利函数来创建记录数组,请参阅 record array creation routines .

可以使用适当的 view 获得结构化数组的记录数组表示:

>>> arr = np.array([(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")],
...                dtype=[('foo', 'i4'),('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])
>>> recordarr = arr.view(dtype=np.dtype((np.record, arr.dtype)),
...                      type=np.recarray)

为了方便起见,将 ndarray 视为 numpy.recarray 类型会自动转换为 numpy.record 数据类型,因此可以将 dtype 从视图中删除:

>>> recordarr = arr.view(np.recarray)
>>> recordarr.dtype
dtype((numpy.record, [('foo', '<i4'), ('bar', '<f4'), ('baz', 'S10')]))

要恢复为普通的 ndarray,必须重置 dtype 和类型.以下视图执行此操作,同时考虑了 recordarr 不是结构化类型的特殊情况:

>>> arr2 = recordarr.view(recordarr.dtype.fields or recordarr.dtype, np.ndarray)

通过索引或属性访问的记录数组字段,如果该字段具有结构化类型,则作为记录数组返回,否则作为普通 ndarray 返回.:

>>> recordarr = np.rec.array([('Hello', (1, 2)), ("World", (3, 4))],
...                 dtype=[('foo', 'S6'),('bar', [('A', int), ('B', int)])])
>>> type(recordarr.foo)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> type(recordarr.bar)
<class 'numpy.rec.recarray'>

请注意,如果字段的名称与 ndarray 属性相同,则 ndarray 属性优先.此类字段将无法通过属性访问,但仍然可以通过索引访问.

Recarray 辅助函数

用于操作结构化数组的实用工具集合.

这些函数最初由 John Hunter 为 matplotlib 实现.为了方便起见,它们已经被重写和扩展.

numpy.lib.recfunctions.append_fields(base, names, data, dtypes=None, fill_value=-1, usemask=True, asrecarray=False)

向现有数组添加新字段.

字段的名称由 names 参数给出,对应的值由 data 参数给出.如果追加单个字段,则 names , data 和 dtypes 不必是列表,而只需是值.

参数:

basearray

要扩展的输入数组.

namesstring, sequence

与新字段的名称相对应的字符串或字符串序列.

dataarray or sequence of arrays

存储要添加到 base 的字段的数组或数组序列.

dtypessequence of datatypes, optional

数据类型或数据类型序列.如果为 None,则数据类型从 data 估计.

fill_value{float}, optional

用于填充较短数组上缺失数据的填充值.

usemask{False, True}, optional

是否返回masked array.

asrecarray{False, True}, optional

是否返回 recarray (MaskedRecords).

numpy.lib.recfunctions.apply_along_fields(func, arr)

将函数"func"作为结构化数组字段上的归约应用.

这类似于 numpy.apply_along_axis ,但将结构化数组的字段视为一个额外的轴.这些字段首先根据 numpy.result_type 应用于字段的dtypes 的类型提升规则,全部强制转换为通用类型.

参数:

funcfunction

要应用于"字段"维度的函数.此函数必须支持一个 axis 参数,如 numpy.mean , numpy.sum 等.

arrndarray

应用 func 的结构化数组.

Returns:

outndarray

归约运算的结果

Examples

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>>> import numpy as np

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> b = np.array([(1, 2, 5), (4, 5, 7), (7, 8 ,11), (10, 11, 12)],
...              dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f8')])
>>> rfn.apply_along_fields(np.mean, b)
array([ 2.66666667,  5.33333333,  8.66666667, 11.        ])
>>> rfn.apply_along_fields(np.mean, b[['x', 'z']])
array([ 3. ,  5.5,  9. , 11. ])

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numpy.lib.recfunctions.assign_fields_by_name(dst, src, zero_unassigned=True)

通过字段名称将一个结构化数组的值赋给另一个结构化数组.

通常,在 numpy >= 1.14 中,将一个结构化数组赋值给另一个结构化数组会"按位置"复制字段,这意味着 src 的第一个字段被复制到 dst 的第一个字段,依此类推,而不管字段名称如何.

此函数改为"按字段名称"复制,以便 dst 中的字段从 src 中同名的字段赋值.这递归地应用于嵌套结构.这是 numpy >= 1.6 到 <= 1.13 中结构赋值的工作方式.

参数:

dstndarray

srcndarray

赋值期间的源数组和目标数组.

zero_unassignedbool, optional

如果为 True,则 dst 中在 src 中没有匹配字段的字段将填充值为 0(零).这是 numpy <= 1.13 的行为.如果为 False,则不会修改这些字段.

numpy.lib.recfunctions.drop_fields(base, drop_names, usemask=True, asrecarray=False)

返回一个新数组,其中删除 drop_names 中的字段.

支持嵌套字段.

参数:

basearray

Input array

drop_namesstring or sequence

与要删除的字段名称相对应的字符串或字符串序列.

usemask{False, True}, optional

是否返回masked array.

asrecarraystring or sequence, optional

是否返回 recarray 或 mrecarray ( asrecarray=True ) 或具有灵活 dtype 的普通 ndarray 或 masked array.默认为 False.

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> a = np.array([(1, (2, 3.0)), (4, (5, 6.0))],
...   dtype=[('a', np.int64), ('b', [('ba', np.double), ('bb', np.int64)])])
>>> rfn.drop_fields(a, 'a')
array([((2., 3),), ((5., 6),)],
      dtype=[('b', [('ba', '<f8'), ('bb', '<i8')])])
>>> rfn.drop_fields(a, 'ba')
array([(1, (3,)), (4, (6,))], dtype=[('a', '<i8'), ('b', [('bb', '<i8')])])
>>> rfn.drop_fields(a, ['ba', 'bb'])
array([(1,), (4,)], dtype=[('a', '<i8')])

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numpy.lib.recfunctions.find_duplicates(a, key=None, ignoremask=True, return_index=False)

查找沿给定键的结构化数组中的重复项

参数:

aarray-like

Input array

key{string, None}, optional

沿其检查重复项的字段的名称.如果为 None,则按记录执行搜索

ignoremask{True, False}, optional

是否应丢弃屏蔽数据或将其视为重复项.

return_index{False, True}, optional

是否返回重复值的索引.

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> ndtype = [('a', int)]
>>> a = np.ma.array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3],
...         mask=[0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]).view(ndtype)
>>> rfn.find_duplicates(a, ignoremask=True, return_index=True)
(masked_array(data=[(1,), (1,), (2,), (2,)],
             mask=[(False,), (False,), (False,), (False,)],
       fill_value=(999999,),
            dtype=[('a', '<i8')]), array([0, 1, 3, 4]))

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numpy.lib.recfunctions.flatten_descr(ndtype)

展平结构化数据类型描述.

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> ndtype = np.dtype([('a', '<i4'), ('b', [('ba', '<f8'), ('bb', '<i4')])])
>>> rfn.flatten_descr(ndtype)
(('a', dtype('int32')), ('ba', dtype('float64')), ('bb', dtype('int32')))

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numpy.lib.recfunctions.get_fieldstructure(adtype, lastname=None, parents=None)

返回一个字典,其中字段索引其父字段的列表.

此函数用于简化对嵌套在其他字段中的字段的访问.

参数:

adtypenp.dtype

输入数据类型

lastnameoptional

上次处理的字段名称(在递归期间内部使用).

parentsdictionary

父字段字典(在递归期间内部使用).

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> ndtype =  np.dtype([('A', int),
...                     ('B', [('BA', int),
...                            ('BB', [('BBA', int), ('BBB', int)])])])
>>> rfn.get_fieldstructure(ndtype)
... # XXX: possible regression, order of BBA and BBB is swapped
{'A': [], 'B': [], 'BA': ['B'], 'BB': ['B'], 'BBA': ['B', 'BB'], 'BBB': ['B', 'BB']}

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numpy.lib.recfunctions.get_names(adtype)

以元组形式返回输入数据类型的字段名称.输入数据类型必须包含字段,否则会引发错误.

参数:

adtypedtype

输入数据类型

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> rfn.get_names(np.empty((1,), dtype=[('A', int)]).dtype)
('A',)
>>> rfn.get_names(np.empty((1,), dtype=[('A',int), ('B', float)]).dtype)
('A', 'B')
>>> adtype = np.dtype([('a', int), ('b', [('ba', int), ('bb', int)])])
>>> rfn.get_names(adtype)
('a', ('b', ('ba', 'bb')))

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numpy.lib.recfunctions.get_names_flat(adtype)

以元组形式返回输入数据类型的字段名称.输入数据类型必须包含字段,否则会引发错误.嵌套结构会预先展平.

参数:

adtypedtype

输入数据类型

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> rfn.get_names_flat(np.empty((1,), dtype=[('A', int)]).dtype) is None
False
>>> rfn.get_names_flat(np.empty((1,), dtype=[('A',int), ('B', str)]).dtype)
('A', 'B')
>>> adtype = np.dtype([('a', int), ('b', [('ba', int), ('bb', int)])])
>>> rfn.get_names_flat(adtype)
('a', 'b', 'ba', 'bb')

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numpy.lib.recfunctions.join_by(key, r1, r2, jointype='inner', r1postfix='1', r2postfix='2', defaults=None, usemask=True, asrecarray=False)

在键 key 上连接数组 r1 和 r2 .

键应该是字符串或字符串序列,对应于用于连接数组的字段.如果 key 字段在两个输入数组中都找不到,则会引发异常. r1 和 r2 都不应沿 key 存在任何重复项:重复项的存在会使输出非常不可靠.请注意,算法不会查找重复项.

参数:

key{string, sequence}

用于比较的字段对应的字符串或字符串序列.

r1, r2数组

结构化数组.

jointype{‘inner’, ‘outer’, ‘leftouter’}, optional

如果为"inner",则返回 r1 和 r2 共有的元素.如果为"outer",则返回共有元素以及 r1 中不在 r2 中的元素和不在 r2 中的元素.如果为"leftouter",则返回共有元素和 r1 中不在 r2 中的元素.

r1postfixstring, optional

附加到 r1 中存在的但 key 中不存在的字段名称的字符串.

r2postfixstring, optional

附加到 r2 中存在的但 key 中不存在的字段名称的字符串.

defaults{dictionary}, optional

将字段名称映射到相应默认值的字典.

usemask{True, False}, optional

是否返回 MaskedArray(如果 asrecarray==True 则返回 MaskedRecords)或 ndarray.

asrecarray{False, True}, optional

是否返回 recarray(如果 usemask==True 则返回 MaskedRecords)或仅返回灵活类型 ndarray.

注意

• 输出沿键排序.

• 通过删除两个数组中不在键中的字段并连接结果来形成临时数组.然后对该数组进行排序,并选择公共条目.通过使用选定的条目填充字段来构造输出.如果存在一些重复项,则不会保留匹配…

numpy.lib.recfunctions.merge_arrays(seqarrays, fill_value=-1, flatten=False, usemask=False, asrecarray=False)

逐个字段合并数组.

参数:

seqarraysndarray 序列

数组序列

fill_value{float}, optional

用于填充较短数组上缺失数据的填充值.

flatten{False, True}, optional

是否折叠嵌套字段.

usemask{False, True}, optional

是否返回masked array.

asrecarray{False, True}, optional

是否返回 recarray (MaskedRecords).

注意

• 如果没有掩码,则缺失值将填充一些内容,具体取决于其相应的类型:

  • -1 对于整数

  • -1.0 对于浮点数

  • '-' 对于字符

  • '-1' 对于字符串

  • True 对于布尔值

• XXX:我只是凭经验获得了这些值

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> rfn.merge_arrays((np.array([1, 2]), np.array([10., 20., 30.])))
array([( 1, 10.), ( 2, 20.), (-1, 30.)],
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f8')])

>>> rfn.merge_arrays((np.array([1, 2], dtype=np.int64),
...         np.array([10., 20., 30.])), usemask=False)
 array([(1, 10.0), (2, 20.0), (-1, 30.0)],
         dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f8')])
>>> rfn.merge_arrays((np.array([1, 2]).view([('a', np.int64)]),
...               np.array([10., 20., 30.])),
...              usemask=False, asrecarray=True)
rec.array([( 1, 10.), ( 2, 20.), (-1, 30.)],
          dtype=[('a', '<i8'), ('f1', '<f8')])

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numpy.lib.recfunctions.rec_append_fields(base, names, data, dtypes=None)

向现有数组添加新字段.

字段的名称由 names 参数给出,对应的值由 data 参数给出.如果追加单个字段,则 names , data 和 dtypes 不必是列表,而只需是值.

参数:

basearray

要扩展的输入数组.

namesstring, sequence

与新字段的名称相对应的字符串或字符串序列.

dataarray or sequence of arrays

存储要添加到 base 的字段的数组或数组序列.

dtypessequence of datatypes, optional

数据类型或数据类型序列.如果为 None,则数据类型从 data 估计.

Returns:

appended_arraynp.recarray

参见

append_fields

numpy.lib.recfunctions.rec_drop_fields(base, drop_names)

返回一个新的 numpy.recarray,其中删除了 drop_names 中的字段.

numpy.lib.recfunctions.rec_join(key, r1, r2, jointype='inner', r1postfix='1', r2postfix='2', defaults=None)

在键上连接数组 r1 和 r2 .是 join_by 的替代方法,始终返回 np.recarray.

参见

join_by

等效函数

numpy.lib.recfunctions.recursive_fill_fields(input, output)

使用输入中的字段填充输出中的字段,并支持嵌套结构.

参数:

inputndarray

输入数组.

outputndarray

输出数组.

注意

• output 应至少与 input 大小相同

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> a = np.array([(1, 10.), (2, 20.)], dtype=[('A', np.int64), ('B', np.float64)])
>>> b = np.zeros((3,), dtype=a.dtype)
>>> rfn.recursive_fill_fields(a, b)
array([(1, 10.), (2, 20.), (0,  0.)], dtype=[('A', '<i8'), ('B', '<f8')])

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numpy.lib.recfunctions.rename_fields(base, namemapper)

重命名灵活数据类型 ndarray 或 recarray 中的字段.

支持嵌套字段.

参数:

basendarray

必须修改字段的输入数组.

namemapperdictionary

将旧字段名称映射到其新版本的字典.

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> a = np.array([(1, (2, [3.0, 30.])), (4, (5, [6.0, 60.]))],
...   dtype=[('a', int),('b', [('ba', float), ('bb', (float, 2))])])
>>> rfn.rename_fields(a, {'a':'A', 'bb':'BB'})
array([(1, (2., [ 3., 30.])), (4, (5., [ 6., 60.]))],
      dtype=[('A', '<i8'), ('b', [('ba', '<f8'), ('BB', '<f8', (2,))])])

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numpy.lib.recfunctions.repack_fields(a, align=False, recurse=False)

在内存中重新打包结构化数组或 dtype 的字段.

结构化数据类型的内存布局允许字段位于任意字节偏移量处.这意味着字段可以被填充字节分隔,它们的偏移量可以是非单调递增的,并且它们可以重叠.

此方法删除任何重叠并重新排序内存中的字段, 使它们具有递增的字节偏移量, 并根据 align 选项添加或删除填充字节, 其行为类似于 numpy.dtype 的 align 选项.

如果 align=False ,则此方法生成"packed"内存布局,其中每个字段都从上一个字段结束的字节开始,并且删除任何填充字节.

如果 align=True ,则此方法生成"aligned"内存布局,其中每个字段的偏移量是其对齐方式的倍数,并且总 itemsize 是最大对齐方式的倍数,方法是根据需要添加填充字节.

参数:

andarray or dtype

要重新打包字段的数组或 dtype.

alignboolean

如果为 true,则使用"aligned"内存布局,否则使用"packed"布局.

recurseboolean

如果为 True,则还重新打包嵌套结构.

Returns:

重新打包ndarray or dtype

a 的字段重新打包后的副本,如果不需要重新打包,则返回 a 本身.

Examples

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>>> import numpy as np

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> def print_offsets(d):
...     print("offsets:", [d.fields[name][1] for name in d.names])
...     print("itemsize:", d.itemsize)
...
>>> dt = np.dtype('u1, <i8, <f8', align=True)
>>> dt
dtype({'names': ['f0', 'f1', 'f2'], 'formats': ['u1', '<i8', '<f8'], 'offsets': [0, 8, 16], 'itemsize': 24}, align=True)
>>> print_offsets(dt)
offsets: [0, 8, 16]
itemsize: 24
>>> packed_dt = rfn.repack_fields(dt)
>>> packed_dt
dtype([('f0', 'u1'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])
>>> print_offsets(packed_dt)
offsets: [0, 1, 9]
itemsize: 17

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numpy.lib.recfunctions.require_fields(array, required_dtype)

使用字段名称赋值将结构化数组转换为新的 dtype.

此函数通过名称从旧数组赋值到新数组,因此输出数组中字段的值是源数组中具有相同名称的字段的值. 这会创建一个新的 ndarray,其中仅包含 required_dtype"需要"的字段.

如果 required_dtype 中的字段名称在输入数组中不存在,则会在输出数组中创建该字段并将其设置为 0.

参数:

andarray

要转换的数组

required_dtypedtype

输出数组的数据类型

Returns:

outndarray

具有新 dtype 的数组,其字段值从输入数组中具有相同名称的字段复制而来

Examples

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>>> import numpy as np

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> a = np.ones(4, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'f8'), ('c', 'u1')])
>>> rfn.require_fields(a, [('b', 'f4'), ('c', 'u1')])
array([(1., 1), (1., 1), (1., 1), (1., 1)],
  dtype=[('b', '<f4'), ('c', 'u1')])
>>> rfn.require_fields(a, [('b', 'f4'), ('newf', 'u1')])
array([(1., 0), (1., 0), (1., 0), (1., 0)],
  dtype=[('b', '<f4'), ('newf', 'u1')])

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numpy.lib.recfunctions.stack_arrays(arrays, defaults=None, usemask=True, asrecarray=False, autoconvert=False)

按字段叠加数组

参数:

数组数组或序列

输入数组的序列.

defaults字典,可选

将字段名称映射到相应默认值的字典.

usemask{True, False}, optional

是否返回 MaskedArray(如果 asrecarray==True 则返回 MaskedRecords)或 ndarray.

asrecarray{False, True}, optional

是否返回 recarray(如果 usemask==True 则返回 MaskedRecords)或仅返回灵活类型 ndarray.

自动转换{False, True}, optional

是否自动将字段的类型转换为最大值.

Examples

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>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> x = np.array([1, 2,])
>>> rfn.stack_arrays(x) is x
True
>>> z = np.array([('A', 1), ('B', 2)], dtype=[('A', '|S3'), ('B', float)])
>>> zz = np.array([('a', 10., 100.), ('b', 20., 200.), ('c', 30., 300.)],
...   dtype=[('A', '|S3'), ('B', np.double), ('C', np.double)])
>>> test = rfn.stack_arrays((z,zz))
>>> test
masked_array(data=[(b'A', 1.0, --), (b'B', 2.0, --), (b'a', 10.0, 100.0),
                   (b'b', 20.0, 200.0), (b'c', 30.0, 300.0)],
             mask=[(False, False,  True), (False, False,  True),
                   (False, False, False), (False, False, False),
                   (False, False, False)],
       fill_value=(b'N/A', 1e+20, 1e+20),
            dtype=[('A', 'S3'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])

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numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured(arr, dtype=None, copy=False, casting='unsafe')

将 n 维结构化数组转换为 (n+1) 维非结构化数组.

新数组将具有一个新的最后一个维度,其大小等于输入数组的字段元素数. 如果未提供,则输出数据类型由应用于所有字段数据类型的 numpy 类型提升规则确定.

嵌套字段以及任何子数组字段的每个元素都计为一个字段元素.

参数:

arrndarray

要转换的结构化数组或 dtype. 不能包含对象数据类型.

dtypedtype,可选

输出非结构化数组的 dtype.

复制bool, optional

如果为 true,则始终返回副本.如果为 false,则尽可能返回视图,例如当字段的 dtype 和 strides 适用并且数组子类型是 numpy.ndarray , numpy.recarray 或 numpy.memmap 之一时.

在 1.25.0 版本发生变更: 如果字段由统一的步幅分隔,则现在可以返回视图.

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’},可选

参见 numpy.ndarray.astype 的 casting 参数. 控制可能发生的数据类型转换种类.

Returns:

非结构化ndarray

具有更多维度的非结构化数组.

Examples

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>>> import numpy as np

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> a = np.zeros(4, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'f4,u2'), ('c', 'f4', 2)])
>>> a
array([(0, (0., 0), [0., 0.]), (0, (0., 0), [0., 0.]),
       (0, (0., 0), [0., 0.]), (0, (0., 0), [0., 0.])],
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', [('f0', '<f4'), ('f1', '<u2')]), ('c', '<f4', (2,))])
>>> rfn.structured_to_unstructured(a)
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])

>>> b = np.array([(1, 2, 5), (4, 5, 7), (7, 8 ,11), (10, 11, 12)],
...              dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f8')])
>>> np.mean(rfn.structured_to_unstructured(b[['x', 'z']]), axis=-1)
array([ 3. ,  5.5,  9. , 11. ])

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numpy.lib.recfunctions.unstructured_to_structured(arr, dtype=None, names=None, align=False, copy=False, casting='unsafe')

将 n 维非结构化数组转换为 (n-1) 维结构化数组.

输入数组的最后一个维度将转换为一个结构,其字段元素数等于输入数组的最后一个维度的大小. 默认情况下,所有输出字段都具有输入数组的 dtype,但也可以提供具有相等数量的字段元素的输出结构化 dtype.

嵌套字段以及任何子数组字段的每个元素都计入字段元素的数量.

参数:

arrndarray

要转换的非结构化数组或 dtype.

dtypedtype,可选

输出数组的结构化 dtype

names字符串列表,可选

如果未提供 dtype,则此参数按顺序指定输出 dtype 的字段名称. 字段 dtype 将与输入数组相同.

align布尔值,可选

是否创建对齐的内存布局.

复制bool, optional

参见 numpy.ndarray.astype 的 copy 参数. 如果为 true,则始终返回副本. 如果为 false,并且满足 dtype 要求,则返回视图.

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’},可选

参见 numpy.ndarray.astype 的 casting 参数. 控制可能发生的数据类型转换种类.

Returns:

结构化ndarray

维度较少的结构化数组.

Examples

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>>> import numpy as np

>>> from numpy.lib import recfunctions as rfn
>>> dt = np.dtype([('a', 'i4'), ('b', 'f4,u2'), ('c', 'f4', 2)])
>>> a = np.arange(20).reshape((4,5))
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])
>>> rfn.unstructured_to_structured(a, dt)
array([( 0, ( 1.,  2), [ 3.,  4.]), ( 5, ( 6.,  7), [ 8.,  9.]),
       (10, (11., 12), [13., 14.]), (15, (16., 17), [18., 19.])],
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', [('f0', '<f4'), ('f1', '<u2')]), ('c', '<f4', (2,))])

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