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使用此处给出的示例：

dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
x = np.array([('Sarah', (8.0, 7.0)), ('John', (6.0, 7.0))], dtype=dt)

如何仅访问“成绩”数组中位置 0 的成绩？

因为我如何获取特定人的成绩不明确，即因为我可以写

>>> x['grades'][0]
>>> [8.0 7.0]

或者

>>> x[0]['grades']
>>> [8.0 7.0]

这两者都会给出相同的结果，但我看不到任何方法可以让我只能访问位置 0 的成绩，但对于所有人。有办法吗？

我不能写

>>> x[0]['grades'][0]
>>> 8.0

或者像这样的一些组合

>>> x[:]['grades'][0]
>>> x[0]['grades'][:]

同上：为什么'grades'字段的形状被声明为'(2,)'，而'(2)'、'[2,]'、'[2]'和'2'似乎都是给出相同的结果？

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这将为每个人打印一年级grades：

print (x[:]['grades'][:,0])

或者：

print(x['grades'][:,0])

输出：

[8. 6.]

解释：

  1. x[:]['grades']（或x['grades']）产生一个二维数组。实际上，它产生 的值的一维数组grade，但是 的每个值grade本身就是一个一维数组。净结果，一个二维数组：

    [[8. 7.] [6. 7.]]

  2. 从这个 2d 数组中，我们只想从每个等级中获取所有等级的第一等级，因此我们使用索引[:,0]

于 2019-02-27T15:31:52.700 回答