今天在学习Numpy 自定义数据格式对象遇到一个这样的问题:
Traceback (most recent call last):
File "e:\py_workspace\conda-demo\numpy-2.py", line 33, in <module>
b = np.array([('zzg', 32, 16357.50, "横岗街道"),('zzx', 28, 13856.80, "西乡街道")], dtype = employ)
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-3: ordinal not in range(128)Python 数据格式定义对象源码：
# 定义一个结构化的数据类型对象
employ = np.dtype([("name", "S20"),("age", "i1"),("salary", "f2"),("address", "S20")])
print(employ)
#将其应用于ndarray对象
b = np.array([('zzg', 32, 16357.50, "横岗街道"),('zzx', 28, 13856.80, "西乡街道")], dtype = employ)
print(b)
# 输出ndarray 对象 name 属性
print(b["name"])
# 输出ndarray 对象 age 属性
print(b["age"])
# 输出ndarray 对象 salary 属性
print(b["salary"])
# 输出ndarray 对象 address 属性
print(b["address"])上面代码中，定义了一个结构数组employ ，实际上S20用的是numpy中的字符编码来表示数据类型的定义，比如i代表整数，f代表单精度浮点数，S代表字符串，S20代表的是32个字符的字符串。
| 字符 | 对应类型 |
|---|---|
| b | 代表布尔型 |
| i | 带符号整型 |
| u | 无符号整型 |
| f | 浮点型 |
| c | 复数浮点型 |
| m | 时间间隔（timedelta） |
| M | datatime（日期时间） |
| O | Python对象 |
| S,a | 字节串（S）与字符串（a） |
| U | Unicode |
| V | 原始数据（void） |
如果使用中文，需要把数据类型设置为U20
# 定义一个结构化的数据类型对象
employ = np.dtype([("name", "S20"),("age", "i1"),("salary", "f2"),("address", "U20")])
print(employ)
#将其应用于ndarray对象
b = np.array([('zzg', 32, 16357.50, "横岗街道"),('zzx', 28, 13856.80, "西乡街道")], dtype = employ)
print(b)
# 输出ndarray 对象 name 属性
print(b["name"])
# 输出ndarray 对象 age 属性
print(b["age"])
# 输出ndarray 对象 salary 属性
print(b["salary"])
# 输出ndarray 对象 address 属性
print(b["address"])
数据结果:
PS E:\py_workspace\conda-demo>
> & D:/anaconda3/envs/python310/python.exe e:/py_workspace/conda-demo/numpy-2.py
[('score', 'i1')]
[(1,) (3,) (5,) (7,) (9,)]
[('score', 'i1')]
[1 3 5 7 9]
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('salary', '<f2'), ('address', '<U20')]
[(b'zzg', 32, 16360., '横岗街道') (b'zzx', 28, 13856., '西乡街道')]
[b'zzg' b'zzx']
[32 28]
[16360. 13856.]
['横岗街道' '西乡街道']