Python 在numpy结构化阵列中存储单元信息的最佳方法？

在numpy结构化数组中存储列的单位信息的最佳方式是什么

据报道，我在这里试过这个

字段名也可以是2元组字符串，其中第一个字符串是“标题”（可以是任何字符串或unicode字符串）或字段的元数据（可以是任何对象），第二个字符串是“名称”，必须是有效的Python标识符

但我如何访问/读取此元数据

import numpy as np

dtype = np.dtype([
    ('name', 'S64'),
    (('s', 'read_time'), 'uint16'),
    (('us', 'read_latency'), 'float'),
    (('B', 'read_data'), 'uint64'),
])
my_data = np.zeros(10, dtype=dtype)

---

如果我了解您要查找的内容，您需要数据类型的“descr”属性：

In [12]: my_data.dtype.descr
Out[12]: 
[('name', '|S64'),
 (('s', 'read_time'), '<u2'),
 (('us', 'read_latency'), '<f8'),
 (('B', 'read_data'), '<u8')]

In [13]: my_data.dtype.descr[1]
Out[13]: (('s', 'read_time'), '<u2')

In [14]: my_data.dtype.descr[1][0][0]
Out[14]: 's'

[12]中的

：my_data.dtype.descr
出[12]：
[（'name'，'S64'），
（（‘s’、‘read_time’），’您可能想看看

在文档中，它表示为以下功能之一：

NumPy集成：当您选择使用NumPy ndarray时，它的方法
支持和UFUNC，包括单位的自动转换
例如numpy.arccos（q）将需要无量纲的q和单位
输出量的最大值为弧度

thx，我想我更喜欢fields属性，因为我可以使用列的名称：my_data.dtype.fields['read_latency'][-1]>>>“us”，该解决方案有一个问题：例如，如果添加另一个带有
（'s'，'write_time'），'uint16'的数据类型，
我得到一个
值错误：两个同名的字段对结构化数组不起作用。品脱数量只支持每个数组一个单位，而在结构化数组中，你希望每个字段都有一个单位。它也不适用于像
np.dot
这样的数组操作。我曾尝试跟进，但得到了no响应。这是一个死包吗？这个示例有点面向对象，因为您似乎存储的单位总是不同的。例如，如果您尝试使用秒而不是微秒来表示读取延迟，那么您的示例不起作用……因此，最初的问题很好，但示例没有指出足够的问题