如何在 numpy 里面自定义 array 元素的数据类型

[Sequencer]

我需要把一堆点阵放入一个 array 里面，然后点阵信息有坐标(User.SomeClass)和强度(np.complex),就是坐标的结构我是用 class 定义在 User 文件里面的，然而还是会给我返回
TypeError: data type not understood
难道是 python 用另外的东西来定义数据结构？

[luoluoluo]

代码贴出来，或者 go SO. http://stackoverflow.com/questions/ask

[facat]

array 不能用任意类型做数组元素

[Sequencer]

@facat 谢了，那有啥替代方案了？
@luoluoluo 就是因为这个原因代码写的卡在一半的地方，大致就是我上面描述的意思

[deanguqiang]

用二维 array 代替？

[zhuangzhuang1988]

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html#arrays-dtypes 看这个, 序列化下就好了.

[Sequencer]

@zhuangzhuang1988 嗯嗯，理解了。谢谢
@deanguqiang 谢谢，已经用序列化的方式解决了！

[BooksE]

任意元素的话,matlab 里面 cell 可以满足你.

[Sequencer]

@BooksE 正是因为 matlab 效率太低了才转 py 的😂

[facat]

@Sequencer 为什么要在 array 中加入自己定义的元素，你需要进行哪些矩阵操作？还有， matlab 计算效率比 python 高很多，你认为 matlab 效率在哪方面效率低？

[sivacohan]

pytable
h5py

[benatsh]

可以利用 Dtypes 解决你的问题

[BooksE]

@Sequencer 嗯...那倒是
@facat Matlab 读大文件效率低,然后循环是一生的痛.

[Sequencer]

@facat 光线追踪算法 二叉树 每道光 30s 上千束光加上镜子多了就可以边睡觉边听风扇吹了

[facat]

@Sequencer 实际上就算 numpy 的 array 支持你的自定义数据类型，进行矩阵运算前你还得为你定义的类型重载运算符，太不方便。

[facat]

@BooksE matlab 新版本对循环做了优化，不会慢。最重要的是， matlab 得优势在于向量计算。你把循环优化成向量计算的形式就回发现计算效率很高。

[Sequencer]

@facat 现在程序的瓶颈在于追光的效率问题，每经过一个 lens 就要计算投射反射，计算之后就是两束光，然后对两束光分别追，这样的就只有一个二叉树下来，所以程序就很慢了。
因为做科研，不是学专业计算机的，所以算法之类的都是自己想的，也不知道怎么优化

[BooksE]

@facat 哪个版本对循环做了优化?我用的 2014b 循环性能还是很差.而且有些操作根本就向量化不了啊.

[facat]

@BooksE 我用 2014a 就觉得循环已经很快了。可能你的问题与循环无关。其实 python 的科学计算效率并不高，调试不如 matlab 方便，除非工程应用不建议用于数值计算。