在numpy中实例化结构化dtype的语法是什么？

foo = dtype([('chrom1', '<f4', (100,)), ('chrom2', '<f4', (13,))])

一个D型我怎样才能创建一个D类的一个实例，作为一个标量。

背景，如果有一个更好的办法：

我想直接有效的标量代表映射阵列在基因组的基础上，通过染色体染色体。我不想要这些基因组数组的数组，每一个都只是一个结构化的标量集，我想通过名称/位置来引用，并且能够添加/减去/ etc。

看来，dtype.type（）也许是前进的路径，但我还没有找到有用的文档，以正确调用此功能呢。

所以假设我有：

chrom1_array = numpy.arange(100) 
chrom2_array = numpy.arange(13) 
genomic_array = foo.type([chrom1_array, chrom2_array])

最后一行是不对的，但希望它传达什么我目前尝试。

这是一个可怕的想法？如果是这样，什么是正确的想法？如果没有，那么实施它的正确方法是什么？

这类作品，但可怕的：

bar = np.zeros(1, dtype=[('chrom1', 'f4', 100), ('chrom2', 'f4', 13)])[0]

2014-11-04 traeki

我认为你可以得到的最接近的是 “标量阵列”：'栏= NP。数组（（chrom1_array，chrom2_array），dtype = foo）'。 'bar'是一个形状为'（）'的数组。 – 2014-11-05 00:21:00

这些“genomic_array”有多少？你在做什么样的数学运算？到目前为止，您的描述不适合使用结构化数组。多维数组是您高效运算的最佳选择，而类/对象最适合定义复杂对象。 – hpaulj 2014-11-05 05:47:13

试试这个：

foo = np.dtype([('chrom1', '<f4', (100,)), ('chrom2', '<f4', (13,))]) 
t = np.zeros((), dtype=foo)

2014-11-05 02:18:48 HYRY

啊！我没有意识到你可以将空元组作为一个形状。很酷，谢谢。 – traeki 2014-11-05 05:38:15

然后，您可以用't ['chrom1'] = chrom1_array'填充值。或者你可以创建并填写一个步骤：'t1 = np.array（（chrom1_array，chrom2_array），dtype = foo）'。 – hpaulj 2014-11-05 08:01:13

但这个'标量'数组有多有用？比'd = {'chrom1'：chrom1_array，'chrom2'：chrom2_array}'多或少有用吗？ – hpaulj 2014-11-05 08:06:33

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