numpy.rec.format_parser#

класс numpy.rec.format_parser(форматы, names, заголовки, aligned=False, byteorder=None)[источник]#

Класс для преобразования форматов, имён, заголовков описания в dtype.

После создания объекта format_parser атрибут dtype является преобразованным типом данных: dtype = format_parser(formats, names, titles).dtype

Параметры:

форматыstr или список str: Описание формата, указанное либо как строка с описаниями формата, разделёнными запятыми, в форме 'f8, i4, S5', или список строк описания формата в виде ['f8', 'i4', 'S5'].
namesstr или list/tuple из str: Имена полей, указанные либо как строка, разделенная запятыми, в форме 'col1, col2, col3', или как список или кортеж строк в форме ['col1', 'col2', 'col3']. Можно использовать пустой список, в этом случае используются имена полей по умолчанию ('f0', 'f1', …).
заголовкипоследовательность: Последовательность строк заголовков. Пустой список можно использовать, чтобы оставить заголовки без названий.
alignedbool, необязательно: Если True, выравнивать поля, добавляя отступы, как это сделал бы C-компилятор. По умолчанию False.
byteorderstr, optional: Если указано, все поля будут изменены на предоставленный порядок байтов. В противном случае используется порядок байтов по умолчанию. Для всех доступных строковых спецификаторов см. dtype.newbyteorder.

Смотрите также

numpy.dtype, numpy.typename

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.rec.format_parser([', '], ['col1', 'col2'],
...                      ['T1', 'T2']).dtype
dtype([(('T1', 'col1'), '

names и/или заголовки могут быть пустыми списками. Если заголовки является пустым списком, заголовки просто не появятся. Если names пуст, будут использованы имена полей по умолчанию.

>>> np.rec.format_parser(['f8', 'i4', 'a5'], ['col1', 'col2', 'col3'],
...                      []).dtype
dtype([('col1', '
>>> np.rec.format_parser([', ', '], [], []).dtype
dtype([('f0', '

Атрибуты:

dtypedtype: Преобразованный тип данных.