numpy结构化数组

结构化数组的介绍

结构化数组为创建复杂的、异构的数据提供了非常有效的帮助

假定现在有一些人的分类数据（姓名、年龄、体重），我们需要存储这些数据，一个方法是把它们分别存储在数组中，如：

另一种方法是在numpy中用结构化数组来实现存储，如：

U10：不超过10个字节的unicode字符

i4:32位的整型

f8:8个字节的浮点数

然后使用

print(data)

结构化数组的有点在于可以使用索引或者名称来查看相应的值，利用布尔掩码还可以完成更复杂的操作

结构化数组的生成

结构化数组的生成方式有很多种

基于字典的创建，需要names和formats来命名字段和格式，如

数据类型

结构化数组排序

结构化数组可以使用order参数，根据指定字段的特定顺序排序，如