Vous souhaitez rassembler des informations sur une personne, telles que son nom, son âge et sa taille. Dans ce cas, utilisez le tableau structuré de NumPy. Vous pouvez stocker efficacement différents types de données complexes. Comme c'est un gros problème, j'ai essayé de le composer avec des membres de Nogisaka. (Au 24/02/2020)
list.py
# -*- coding: utf-8
import numpy as np
#Stockez les informations de 4 personnes dans chaque tableau
name = ['mai', 'asuka', 'erika', 'yoda']
age = [27, 21, 23, 19]
height = [162, 158, 160, 152]
#Créer un tableau structuré(Déterminez le type de données de 3 types de séquences)
data = np.zeros(4, dtype={'names' : ('name', 'age', 'height'), 'formats': ('U10', 'i4', 'f8')}) #U10 -> Unicode(Jusqu'à 10 caractères), i4 -> int32, f8 -> float64
#Confirmation du type de données
print(data.dtype)
#[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('height', '<f8')]
#Stocker les données dans un tableau structuré
data['name'] = name
data['age'] = age
data['height'] = height
#Imprimer toutes les informations de 4 personnes
print(data)
#[(u'mai', 27, 162.0) (u'asuka', 21, 158.0) (u'erika', 23, 160.0) (u'yoda', 19, 152.0)]
#Imprimez les noms de quatre personnes
print(data['name'])
#[u'mai' u'asuka' u'erika' u'yoda']
#Imprimer toutes les informations Asuka
print(data[1])
#(u'asuka', 21, 158.0)
#Imprimer la hauteur de mai
print(data[0]['height'])
#162.0
O'Reilly Japon: Manuel de science des données Python
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