将两个不同dtype的numpy数组组合到一个结构化数组

Question

我有一个numpy浮点数组和一个长度相同的int数组。我想将它们串联起来，使输出具有composite dtype (float, int)。 column_stack将它们组合在一起只会产生一个float64数组：

import numpy

a = numpy.random.rand(5)
b = numpy.random.randint(0, 100, 5)

ab = numpy.column_stack([a, b])
print(ab.dtype)

float64

有任何提示吗？

Answer 1

创建一个“空白”数组：

In [391]: dt = np.dtype('f,i')                                                                 
In [392]: arr = np.zeros(5, dtype=dt)                                                          
In [393]: arr                                                                                  
Out[393]: 
array([(0., 0), (0., 0), (0., 0), (0., 0), (0., 0)],
      dtype=[('f0', '<f4'), ('f1', '<i4')])

填写：

In [394]: arr['f0']=np.random.rand(5)                                                          
In [396]: arr['f1']=np.random.randint(0,100,5)                                                 
In [397]: arr                                                                                  
Out[397]: 
array([(0.40140057, 75), (0.93731374, 99), (0.6226782 , 48),
       (0.01068745, 68), (0.19197434, 53)],
      dtype=[('f0', '<f4'), ('f1', '<i4')])

也可以使用重新函数，但是很高兴知道（并理解）这种基本方法。