这使得单个元素，（）形状，结构化数组：

In [380]: arr=np.array((3,True), dtype=[('a', 'i4'), ('b', bool)])    
In [381]: arr
Out[381]: array((3, True), dtype=[('a', '<i4'), ('b', '?')])

字符串
按名称访问字段：

In [382]: arr['a']
Out[382]: array(3, dtype=int32)

型
该元素可以通过[()]索引访问。arr.item()产生一个元组。

In [384]: type(arr[()])
Out[384]: numpy.void

型
要重新排列，请使用view。或者np.recarray(...)，但这更像是使用np.empty：

In [385]: arr=np.array((3,True), dtype=[('a', 'i4'), ('b', bool)]).view(np.recarray)    
In [386]: arr
Out[386]: 
rec.array((3, True),
          dtype=[('a', '<i4'), ('b', '?')])

型
现在元素是record：

In [387]: arr[()]
Out[387]: (3, True)    
In [388]: type(_)
Out[388]: numpy.record

型
数组和记录都可以使用.a属性（['a']仍然有效）：

In [389]: arr.a
Out[389]: array(3, dtype=int32)    
In [390]: arr[()].a
Out[390]: 3

型
我不确定recarray层是否为结构化阵列功能增加了很多功能。这感觉就像一个遗留功能。

编辑

In [20]: np.record((3, True), dtype=[('a', 'i4'), ('b', bool)]).view(np.recarray)
Out[20]: (3, True)
In [21]: type(_)
Out[21]: numpy.record
In [24]: np.record((3, True), dtype=[('a', 'i4'), ('b', bool)]).view(np.recarray).b
Out[24]: True

型

要创建您要查找的对象，您只需将值和dtype传递给np.record构造函数：

>>> x = np.record((3, True), dtype=[('a', 'i4'), ('b', bool)])
>>> x.dtype
dtype([('a', '<i4'), ('b', '?')])

字符串
如果你想使用数组，而不是用np.zeros()初始化数组，你可以使用np.full()。这将提供您正在寻找的输出：

>>> np.full(3, x)
array([(3,  True), (3,  True), (3,  True)],
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '?')])

型