Python 使用字符串和整数从Numpy中的列表创建结构数组

我已经阅读了文档，但无法解决如何使用numpy创建字符串和整数的结构化数组。我的问题的简化版本如下：

foo = [['asd', 1, 2],['bgf',2,3]]
bar = np.array(foo, dtype=['S10', 'i4','i4'])

然后我希望将

bar[：，0]

作为字符串数组，将

bar[：，1]

和

bar[：，2]

作为整数数组

不幸的是，这会产生一个

类型错误：数据类型不可理解

。我尝试了很多其他方法让它工作，但找不到任何直观的

目前，我只是在做

bar=np.array（foo）

，然后每当我从第2列或第3列调用一个值时，就转换为整数，这远远不够理想

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如何从列表列表中创建所需的结构数组

bar

？

如果数组中有多个数据类型，请使用dtype=object

>>> bar = np.array(foo, dtype=object)
>>> bar[:,0]
array(['asd', 'bgf'], dtype=object)
>>> bar[:,1]
array([1, 2], dtype=object)
>>> bar[:,2]
array([2, 3], dtype=object)

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这里有一种方法可以创建：

foo=[（'asd'，1,2），（'bgf'，2,3）] >>>bar=np.array（foo，dtype='S10，i4，i4'） >>>酒吧 数组（[（'asd'，1，2），（'bgf'，2，3）]， 数据类型=[（'f0'，'S10'），（'f1'，'

>>> foo = [('asd', 1, 2),('bgf',2,3)]
>>> bar = np.array(foo, dtype='S10,i4,i4')
>>> bar
array([('asd', 1, 2), ('bgf', 2, 3)], 
      dtype=[('f0', 'S10'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4')])
>>> bar['f0']
array(['asd', 'bgf'], 
      dtype='|S10')
>>> bar['f1']
array([1, 2], dtype=int32)
>>> bar['f2']
array([2, 3], dtype=int32)