03.21 记录数组
记录数组
记录数组（record array）与结构数组类似：
1import numpy as np
质点类型：
1partical_dtype = np.dtype([('mass', 'float'),
2 ('velocity', 'float')])
生成记录数组要使用 numpy.rec 里的 fromrecords 方法：
1from numpy import rec
2
3particals_rec = rec.fromrecords([(1,1), (1,2), (2,1), (1,3)],
4 dtype = partical_dtype)
1particals_rec
rec.array([(1.0, 1.0), (1.0, 2.0), (2.0, 1.0), (1.0, 3.0)],
dtype=[('mass', '<f8'), ('velocity', '<f8')])
在记录数组中，域可以通过属性来获得：
1particals_rec.mass
array([ 1., 1., 2., 1.])
也可以通过域来查询：
1particals_rec['mass']
array([ 1., 1., 2., 1.])
不过，记录数组的运行效率要比结构化数组要慢一些。
也可以通过将一个结构化数组看成记录数组：
1particals = np.array([(1,1), (1,2), (2,1), (1,3)],
2 dtype = partical_dtype)
使用 view 方法看成 recarray ：
1particals_rec = particals.view(np.recarray)
1particals_rec.mass
array([ 1., 1., 2., 1.])
1particals_rec.velocity
array([ 1., 2., 1., 3.])
对于自定义的类型，可以通过它的 names 属性查看它有哪些域：
1particals.dtype.names
('mass', 'velocity')