Python中具有多种数据类型的3D数组答案

【问题标题】：3D Array in Python with mutliple data typesPython中具有多种数据类型的3D数组
【发布时间】：2013-08-04 15:33:23
【问题描述】：

我需要在 numpy 中创建一个具有多种数据类型的 3D 数组。

arr[int][str][int]

我尝试过将np.newaxis 与rec.array 结合使用。

编辑：我打算让第一列是文本或字符串。然后第二列保存整数值。

然后，它跨越多个表格，成为一个 3D 数组。

就像这张图片一样，每张桌子只有两列。第一个保存字符串，第二个保存整数值

【问题讨论】：

等等，这是怎么工作的？您是否使用 int、str 和 int 对数组进行索引？为什么字典不适合你？
如果您描述了您要存储的数据类型以及您打算如何处理它，这可能对其他人有所帮助。
对不起，这些是发生的数据类型。所以在数组中第一列是一个字符串，第二列是一个int。这些跨度跨越多个“表”作为 3D 数组。
您可以使用记录数组，正如回答的那样，但我经常发现保留单独的对齐数组更方便，即一个字符串，另一个整数，形状相同且对应的值存储在相同的位置。

标签： python arrays python-2.7 numpy

【解决方案1】：

您可以创建一个np.recarray，如下所示：

a = np.recarray(4,dtype=[('col1',int),('col2','|S10'),('col3',int)])
a['col1'] = range(4)
a['col2'] = ['a', 'b', 'c', 'd']
a['col3'] = range(11,15)

print a
# [(0, 'a', 11) (1, 'b', 12) (2, 'c', 13) (3, 'd', 14)]

如果您想使用2D 数组，请使用dtype=object：

a = np.array([[0,1,2,3],['a','b','c','d'],[11,12,13,14]], dtype=object)

print a
#[[0 1 2 3]
# ['a' 'b' 'c' 'd']
# [11 12 13 14]]

【讨论】：

谢谢，我将 a = a[:,np.newaxis] 添加到解决它的结束行。