c样式的联合与numpy数据类型？

我对使用一些不均匀数据类型的numpy数组感兴趣。由于numpy指定数据必须是同质的，因此可以通过定义一个超级数据类型来实现，该超级数据类型充当所有子数据类型的联合包装器。然后，访问子数据类型的字段可以对基础数据进行不同的解释

例如，已经有了一些设备

dtype(('|S2', [('x', '|i1'), ('y', '|i1')]))

指由两个字节字符串组成的数组，但第一个字节和第二个字节也可以通过“x”和“y”字段名解释为整数。不过，我不知道如何将字段标签分配给双字节字符串

这是否可以更一般化，以便我们可以在数据上覆盖任意数量的不同字段规范

我的第一次尝试是在数据类型中指定字段偏移量，但失败了，因为有人抱怨必须对偏移量进行排序（即非重叠数据）

dtype1=np.dtype（dict(
名称=['a'，'b']，
自2011年6月以来，允许使用formats=['| a2'，'Union数据类型：

您需要升级到NumPy 1.7.x才能使用此功能

但是，在以前的版本中，您可以使用覆盖数据类型构造函数：

>>> a = np.zeros(3, dtype=np.dtype(('<i2', [('a', '|a2')])))
>>> a[0] = 0x3456
>>> a['a'][0]
'V4'

a=np.zero（3，dtype=np.dtype（（'
a=np.zeros(3, dtype='<a2')
b=a[:]
b.dtype='<i2'

>>> a = np.zeros(3, dtype=np.dtype(('<i2', [('a', '|a2')])))
>>> a[0] = 0x3456
>>> a['a'][0]
'V4'