Python 无法在NumPy中指定结构化数据类型

我必须读取以下二进制文件：

fname = '3B42RT.2014082603.7.bin'
with open(fname, 'rb') as fi:

  dt = np.dtype([('>b1',2880),('>i2',(480,1440)),('>i2',(480,1440)),('>b1',(480,1440)),('>i2',(480,1440))])

  data = np.fromfile(fi, dtype=dt)

但是，我获得了以下错误消息：

TypeError: data type not understood

我已将基于以下IDL程序的“dt”放入正确读取数据的程序中：

file = "3B42RT.2014082603.7.bin"

data = {header: bytarr(2880.0), precip: intarr(1440.0,480.0), precip_error: intarr(1440.0,480.0), $
      source_of_estimate: bytarr(1440.0,480.0), precip_uncal: intarr(1440.0,480.0)}

close, 1
openr, 1, file
readu, 1, data
close, 1

precip = swap_endian(data.precip)

print, precip

我想使用Python正确读取该文件。 我认为我的代码中的问题在于在NumPy中定义结构化数据类型。我想知道是否有人熟悉这种问题。我阅读了下面的NumPy文档，但是由于我对Python知之甚少，我无法理解它。

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NumPy数据类型中每个元组的第一个元素必须是字段名。试试这个：

np.dtype([
    ('field1', '>b1',2880),
    ('field2', '>i2',(480,1440)),
    ('field3', '>i2',(480,1440)),
    ('field4', '>b1',(480,1440)),
    ('field5', '>i2',(480,1440)),
    ])

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如果数据文件是必需的，它在这里：谢谢，我一定会+1得到15分。顺便说一句，我可以把它放在字典的形式，这样就可以很容易地访问fieldname吗？一旦您使用这样的数据类型进行读取，您将得到一个“结构化数组”（以前称为recarray）。这已经命名了字段，因此您可以执行

data['field2'][34][100]

等操作。与IDL相比，'>b1'、'>i2'、'>i2'、'>b1'和'>i2'仍然存在问题，对吗？这是什么问题？如果与此问题有所不同，您可能需要发布一个新问题。因为数据['field2']的输出与IDL的输出不同。