我將 csv 文件導入到 numpy 數組中，需要將其轉換為結構化數組，其中僅第一列作為 dtype 字符串，所有其他 47 列作為 float。如何在單個操作中定義其他 47 列的數據類型？我是否必須逐列指定 dtype？
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繁華開滿天機
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您可以像結構化數組一樣讀取源文件。
假設您輸入的文件包含：
一個字符串字段，命名為Id，
只有四個 浮點字段，分別命名為F1、F2等。
所以它的內容是：
ABCD,160.72,180.21,260.13,451.48
EFGH,252.42,132.21,150.11,612.56
IJKL,541.77,455.21,268.76,543.81
要讀取這樣的文件，您可以使用np.loadtxt方法，將dtype作為結構化類型（定義列表）傳遞，可以在列表理解中生成：
nFloats = 4
a = np.loadtxt('Input.csv', delimiter=',',
dtype=[('Id', 'U10')] + [( f'F{i+1}', '<f4' ) for i in range(nFloats)])
請注意，我傳遞了U10作為Id列的類型（10 個字符）。如果需要，請設置該字段的其他大小。
結果是：
array([('ABCD', 160.72, 180.21, 260.13, 451.48),
('EFGH', 252.42, 132.21, 150.11, 612.56),
('IJKL', 541.77, 455.21, 268.76, 543.81)],
dtype=[('Id', '<U10'), ('F1', '<f4'), ('F2', '<f4'), ('F3', '<f4'), ('F4', '<f4')])
當然，在代碼的目標版本中相應地增加nFloats（可能應該是47）。
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