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首先，我要对这个问题的随意性表示歉意，但我正在重写我的一些脚本以使用 Numpy 数组而不是嵌套的 python 列表（用于性能和内存），但我仍然在为他们的声明而苦苦挣扎。

我正在尝试使用 numpy 数组创建一个结构，我从数组中的 1000 个（任意值）元素开始，其中每个元素应该包含一个浮点数（如 [x][0]）和一个包含坐标的嵌套数组（所以 10.0000 x 2 浮动每个顶级元素）（作为 [x][1]，嵌套数组中的每个元素可作为 [x][1][y][z] 访问，其中 y 是嵌套数组中的元素，z 指定哪个2个坐标）。以下问题Nested Structured Numpy Array创建了一个几乎相同的结构（作为我的问题和我想要的结构的参考）。

示意图原始数据示例：

time 0
  m/z 10 int 10
  m/z 20 int 20
  m/z 30 int 1000
  ...
time 1
  <repeat>

我已经读过我必须使用 dtype 部分来定义嵌套数组，但我不太确定空数组的维度的声明部分，有人可以帮我吗？到目前为止，这是我想出的。

data=np.zeroes((1000,2 /* Now add nested array */), dtype=[('time', 'f'), [('m/z','f'), ('intensity','f')]])

PS：矩阵可能是更好的选择？

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>>> a = np.zeros(1000, dtype='float32, (10000,2)float32')
>>> a[200][0]
0.0
>>> a[200][1][2000]
array([ 0.,  0.], dtype=float32)

请注意，这会创建 1000 个维度 (10000,2) 的数组。如果您只执行仅查看其中一个数组的操作，那很好。使用单独的 (1000,10000,2) 数组，您可以更好地利用 NumPy 中的矢量化操作。例如，您可以在一个操作中增加所有第二个坐标，如下所示：

>>> b = np.zeros((1000,10000,2))
>>> b[:,:,1] += 1

试图做同样的事情a[:][1][:,1]是一个错误。

于 2013-04-05T09:31:21.563 回答