Sie möchten Informationen zu einer Person wie Name, Alter und Größe zusammenstellen. Verwenden Sie in diesem Fall das strukturierte Array von NumPy. Sie können verschiedene Arten komplexer Daten effizient speichern. Da es eine große Sache ist, habe ich versucht, sie mit Nogisaka-Mitgliedern zu komponieren. (Stand 24.02.2020)
list.py
# -*- coding: utf-8
import numpy as np
#Speichern Sie Informationen von 4 Personen in jedem Array
name = ['mai', 'asuka', 'erika', 'yoda']
age = [27, 21, 23, 19]
height = [162, 158, 160, 152]
#Erstellen eines strukturierten Arrays(Bestimmen Sie den Datentyp von 3 Arten von Sequenzen)
data = np.zeros(4, dtype={'names' : ('name', 'age', 'height'), 'formats': ('U10', 'i4', 'f8')}) #U10 -> Unicode(Bis zu 10 Zeichen), i4 -> int32, f8 -> float64
#Datentypbestätigung
print(data.dtype)
#[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('height', '<f8')]
#Speichern Sie Daten in einem strukturierten Array
data['name'] = name
data['age'] = age
data['height'] = height
#Drucken Sie alle Informationen von 4 Personen
print(data)
#[(u'mai', 27, 162.0) (u'asuka', 21, 158.0) (u'erika', 23, 160.0) (u'yoda', 19, 152.0)]
#Drucken Sie die Namen von vier Personen aus
print(data['name'])
#[u'mai' u'asuka' u'erika' u'yoda']
#Drucken Sie alle Asuka-Informationen aus
print(data[1])
#(u'asuka', 21, 158.0)
#Mai Höhe drucken
print(data[0]['height'])
#162.0
O'Reilly Japan: Python Data Science Handbuch
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