Python 构造结构化数组时，元组和列表之间有什么区别？

当我在尝试numpy的结构化数组时，我注意到当我调用

np.array（[[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]]，dtype='i，i'）

i获得

[[(1, 1), (2, 2)],
 [(3, 3), (4, 4)],
 [(5, 5), (6, 6)],
 [(7, 7), (8, 8)]]

ValueError: could not assign tuple of length 4 to structure with 2 fields.

当我打电话的时候

np.array（[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]），dtype='i，i'）

i get

[[(1, 1), (2, 2)],
 [(3, 3), (4, 4)],
 [(5, 5), (6, 6)],
 [(7, 7), (8, 8)]]

ValueError: could not assign tuple of length 4 to structure with 2 fields.

在这两种情况下，我都应该得到一个正常的

[（1,2）、（3,4）、（5,6）、（7,8）]

数组。 在构造numpy的结构化数组时，元组和列表之间有什么区别

In [36]: dt = np.dtype('i,i')                                                   
In [37]: dt                                                                     
Out[37]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

此列表，生成匹配形状（4,2）的数组，并为两个字段指定一个值：

In [40]: np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]], dt)                         
Out[40]: 
array([[(1, 1), (2, 2)],
       [(3, 3), (4, 4)],
       [(5, 5), (6, 6)],
       [(7, 7), (8, 8)]], dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])
In [41]: _.shape                                                                
Out[41]: (4, 2)

我可以将其更改为元组中的2个元素，但它们的类型错误-每个值为2，而不是1：

In [43]: np.array(([1, 2], [3, 4]), dt)                                         
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-976803c7a6c9> in <module>
----> 1 np.array(([1, 2], [3, 4]), dt)

ValueError: setting an array element with a sequence.

[（1,2）、（3,4）、（5,6）、（7,8）]

是2字段数据类型的正确输入（和显示）。文档非常明确地说输入应该是一个元组列表。其他人都错了，导致它要么胡说八道，要么提出错误。对于简单的数据类型，

np.array

将列表和元组视为相同的，但对于复合数据类型，元组用于标记复合元素（记录）的边界。不要马虎。

In [44]: np.array((1,2), dt)                                                    
Out[44]: array((1, 2), dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

In [46]: np.array(([1, 2], [3, 4]), [('f0','i',2),('f1','f',2)])                
Out[46]: array(([1, 2], [3., 4.]), dtype=[('f0', '<i4', (2,)), ('f1', '<f4', (2,))])