Python numpy添加数据类型数组

我想添加两个dtype数组并获得相同的dtype数组类型：

>>> dtype=[('p', '<i8'), ('l', '<f8')]
>>> v1 = np.array([(22, 3.14), (4, 0.1)], dtype=dtype)
>>> v1
array([(22, 3.14), (4, 0.1)], dtype=[('p', '<i8'), ('l', '<f8')])

>>> v2 = np.array([(11, 3.14), (6, 0.2)], dtype=dtype)
>>> v2
array([(11, 3.14), (6, 0.2)], dtype=[('p', '<i8'), ('l', '<f8')])

或

---

遗憾的是，我不知道有什么比单独计算每一列更简单的方法：

import numpy as np

dtype=[('p', '<i8'), ('l', '<f8')]
v1 = np.array([(22, 3.14), (4, 0.1)], dtype=dtype)
v2 = np.array([(11, 3.14), (6, 0.2)], dtype=dtype)

v = np.empty_like(v1)
for col in v1.dtype.names:
    v[col] = v1[col] + v2[col]
print(v)
# [(33L, 6.28) (10L, 0.30000000000000004)]

屈服

    p     l
0  33  6.28
1  10  0.30

---

遗憾的是，我不知道有什么比单独计算每一列更简单的方法：

import numpy as np

dtype=[('p', '<i8'), ('l', '<f8')]
v1 = np.array([(22, 3.14), (4, 0.1)], dtype=dtype)
v2 = np.array([(11, 3.14), (6, 0.2)], dtype=dtype)

v = np.empty_like(v1)
for col in v1.dtype.names:
    v[col] = v1[col] + v2[col]
print(v)
# [(33L, 6.28) (10L, 0.30000000000000004)]

屈服

    p     l
0  33  6.28
1  10  0.30

---

如果保留结构化阵列不是那么重要：

In [703]: v=array(v1.tolist())+array(v2.tolist())

In [704]: v
Out[704]: 
array([[ 33.  ,   6.28],
       [ 10.  ,   0.3 ]])

---

否则，我能想到的最好方法就是像@unutbu提到的那样逐列添加。

如果保留结构化数组不是那么重要的话：

In [703]: v=array(v1.tolist())+array(v2.tolist())

In [704]: v
Out[704]: 
array([[ 33.  ,   6.28],
       [ 10.  ,   0.3 ]])

否则，我能想到的最好方法就是像@unutbu提到的那样逐列添加

In [703]: v=array(v1.tolist())+array(v2.tolist())

In [704]: v
Out[704]: 
array([[ 33.  ,   6.28],
       [ 10.  ,   0.3 ]])