记录数组

作为一个可选的便利，NumPy提供了ndarray子类，该子类允许按属性而不是仅按索引访问结构化数组的字段。记录数组使用特殊的数据类型，该数据类型允许按属性访问从数组获得的结构化标量上的字段。numpy.rec模块提供了从各种对象创建recarrays的函数。

创建记录数组最简答的方法是使用numpy.rec.array:

numpy.rec.array可以将各种参数转换为记录数组，包括结构化数组：

可以使用适当的视图获取结构化数组的记录数组例如：

为了方便起见，将ndarray作为类型查看numpy,recarray将自动转换为numpy.record数据类型，因此可以将dtype排除在视图之外：

要返回普通的ndarray，必须同时重置dtype和type。如果记录器不是结构化类型的异常情况，我们可以这么做：

如果字段具有结构化类型，则通过索引或属性访问的记录数组字段返回记录数组，否则返回为普通的ndarray。

如果字段与ndarray属性具有相同的名称，则ndarray属性具有优先权，此类字段无法通过属性访问，但仍然可以通过索引访问。

Recarray辅助函数

用于操作结构化数组的实用程序。

将新字段添加到现有数组

字段的名称由名称参数给出，对应的值由数据参数给出，如果附加了单个字段，则name、data和dtypes不必是列表，而只需是值。

应用功能‘func’ 作为结构化数组中各个字段的简化

这类似于沿轴应用，但将结构化数组的字段视为额外的轴。首先将所有字段都按照类型提升规则换换为通用类型。然后再应用于字段的dtype。示例：

通过字段名称将值从一个结构化数组分配给另一个

通常，将一个结构化数组分配给另一个“按位置”复制字段，这意味着src中的第一个字段将被复制到dst的第一个字段，依此类推，与字段名称无关。

相反，此函数按字段名进行复制，这样dst中的字段就从src中同名的字段进行分配，这将递归地应用于嵌套结构。

沿着给定键在结构化数组中查找重复项

展平结构化数据类型描述

返回一个字典，其中的字段索引了其父字段的列表

此功能用于简化对嵌套在其它字段中的字段的访问

以元组形式返回输入数据类型的字段名称

以元组形式返回输入数据类型的字段名称，嵌套的结构预先被扁平化

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