NumPy: программно изменить dtype структурированного массива

Question

У меня есть структурированный массив, например:

import numpy as np
orig_type = np.dtype([('Col1', '<u4'), ('Col2', '<i4'), ('Col3', '<f8')])
sa = np.empty(4, dtype=orig_type)

, где sa выглядит (случайные данные):

array([(11772880L, 14527168, 1.079593371731406e-307),
       (14528064L, 21648608, 1.9202565460908188e-302),
       (21651072L, 21647712, 1.113579933986867e-305),
       (10374784L, 1918987381, 3.4871913811200906e-304)], 
      dtype=[('Col1', '<u4'), ('Col2', '<i4'), ('Col3', '<f8')])

Теперь в моей программе я как-то решаючто мне нужно изменить тип данных 'Col2' на строку.Как я могу изменить dtype, чтобы сделать это, например, непрограммным способом:

new_type = np.dtype([('Col1', '<u4'), ('Col2', '|S10'), ('Col3', '<f8')])
new_sa = sa.astype(new_type)

, где new_sa теперь выглядит, что здорово:

array([(11772880L, '14527168', 1.079593371731406e-307),
       (14528064L, '21648608', 1.9202565460908188e-302),
       (21651072L, '21647712', 1.113579933986867e-305),
       (10374784L, '1918987381', 3.4871913811200906e-304)], 
      dtype=[('Col1', '<u4'), ('Col2', '|S10'), ('Col3', '<f8')])

Как программно изменить orig_type до new_type?(не беспокойтесь о длине |S10).Есть ли «простой» способ, или мне нужен цикл for для создания нового dtype объекта конструктора?

Answer 1

Нет ярлыка. Вы просто создадите новый тип dtype, как вам нравится, и используйте .astype().

Answer 2

Если ваш вопрос на самом деле направлен на то, как построить новый dtype объект из старого, это может быть то, что вы ищете:

orig_type = sa.dtype
descr = orig_type.descr
descr[1] = (descr[1][0], "|S10")
new_type = numpy.dtype(descr)