我希望在numpy结构化数组中将对象方法与dtypes相关联。那就是我的对象集合的底层对象实例状态已经被打包成一个numpy（嵌套的dtype）record_arrays。
我已经有了一组Python对象，它们构建在这些numpy结构化数组dtypes的视图之上，然后对这个底层连续打包的对象实例数据进行操作。
那就是：我希望使用面向对象的编程方法，同时使用其本机打包的结构化格式中的底层实例状态。
- ＆GT;目前使用Python对象方法处理这些numpy结构化数组，每次我在数组中重新引用它时，都需要在它上面显式实例化一个Python对象的相关数组视图。
有可能更直接地将对象方法与numpy结构化数组（嵌套）dtype相关联，这样就可以避免每次都重建对象实例吗？
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您的描述令人困惑。一些基本代码可能有助于使其更清晰。但是我会抛出一些可能相关的观察结果。
numpy数组有一个（大）连续数据缓冲区（平面字节列表），它被分成＆＃39;记录＆＃39;。 ＆＃39;形状＆＃39;并且大踏步前进用于逐步完成记录。 ＆＃39; D型＆＃39;确定它的观点＆＃39;每条记录。
虽然这些数组是Python对象类型，而dtype也是一个类，但一般来说，程序员不需要花费很多精力来构建添加的数组对象类。数组可以是较大对象（字典，列表，元组或自定义类）的属性。
matrix和masked_arrays是子类ndarray的示例。我没见过很多用户定义的子类;部分是因为使它们充分发挥作用的工作量并不值得。 recarray是一个子类，允许您使用属性语法访问结构化数组的字段。可能值得查看其 getattr 方法。获取通用数组操作以返回正确的数组类或子类有点棘手。
np.lib.index_tricks定义了一些允许您使用索引语法取代函数语法的类（即，它们定义了自定义__getitem__方法）。
我不知道如何继承dtype。最一般的基础dtype是＆＃39; object＆＃39;。它只存储指向存储在别处的Python对象的指针。该指针可以指向任何东西 - 数字，无，列表，另一个数组等。在结构化数组中，dtype是一个复合类型，由＆＃39; list＆＃39;组成。 sub-dtypes（可以嵌套）。但最终结构化的dtype由多个基本dtypes（整数，浮点数，字符串，对象）组成。