对结构化数组进行索引和赋值
将数据分配给结构化数组
有多种方法可以将值分配给结构化数组：使用Python元组、使用标量值或使用其它结构化数组。
从Pyhton元组分配
将值分配给结构化数组的最简答方法是使用Python元组，每个分配的值都应是一个长度等于数组中字段数的元组，而不是列表或数组，因为它们将触发NumPy的广播规则。元组的元素从左到右分配给数组的连续字段：
标量分配
分配给结构化元素的标量将分配给所有字段，当将标量分配给结构化数组或将非结构化数组分配给结构化数组时，则会发生这种情况：
也可以将结构化数组分配给非结构化数组，但前提是结构化数据类型只有一个字段：
从其它结构化数组分配
在两个结构化数组之间进行赋值，就好像源元素已经转换为元组，然后再分配给目标元素一样。也就是说，无论字段名称如何，将源数组的第一个字段分配给目标数组的第一个字段，将第二个字段分配给目标数组的第一个字段，依此类推，字段数不同的结构化数组不能相互匹配，未包含在任何字段中的目标结构的字节不受影响。
涉及子数组的分配
当分配给子数组的字段时，分配的值将首先被广播到子数组的形状。
索引结构化数组
访问单个字段
通过使用字段名称对数组进行索引，可以访问和修改结构化数组的各个字段。
生成的数组是原始数组的视图，它共享相同的内存位置写入视图将修改原始数组。
该视图与索引字段具有相同的dtype和项大小，因此除了嵌套结构外，它通常是非结构化数组。
如果访问的字段是子数组，则将子数组的尺寸附加到结果的形状上：
访问多个字段
可以索引并分配给具有多字段索引的结构化数组，其中索引是字段名称的列表。
使用多字段索引建立索引的结果是原始数组的视图，例如：
分配给视图会修改原始数组，视图的字段将按照它们被索引的顺序。与单字段索引不同，视图dtype与原始数组具有相同的项目大小，并且其字段与原始数组具有相同的偏移量，而未索引的字段仅会丢失。
分配给具有多字段索引的数组会修改原始数组：
这符合上述机构化数组分配规则，例如，这意味着可以使用适当的多字段索引交换两个字段的值：
用整数索引以获得结构化标量
索引结构化数组的单个元素（使用整数索引）将返回结构化标量：
与其它的NumPy标量不同，结构化标量是可变的，并且像原始数组中的视图一样工作，因此修改标量将修改原始数组。结构化标量还支持按字段名称进行访问和分配：
与元组类似，结构化标量也可以使用整数索引：
因此，元组可能被视为等同于NumPy的结构化类型的原生Python，就像原生Python整数等效于NumPy的整数类型一样。可以通过调用numpy.ndarray.item将结构化标量转换为元组：
查看包含对象的结构化数组
为了防止破坏对象类型字段中的对象指针，NumPy目前不允许视图包含对象的结构化数组。
结构对比
如果两个无效结构化数组的dtype相等，则测试数组的相等性将得到一个布尔数组，其数组的大小与原始数组的大小相同，而元素设置为True，对应结构的所有字段均相等。如果字段名称、dtype和标题相同（忽略字节序）且字段的顺序相同，则结构化dtype相等。
当前，如果两个无效结构化数组的dtype不相等，则比较失败，返回标量值False。
在比较无效结构数组时，操作符总是返回False，不支持算术和位操作。
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