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将结构化数组转换为常规的NumPy数组

我想，答案会非常明显，但目前看不出来。 我怎样才能将logging数组转换回常规的ndarray？ 假设我有以下简单的结构化数组： x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8')]) 那么我想将其转换为： array([[ 1., 4.], [ 2., -1.]]) 我尝试asarray和astype ，但没有奏效。 更新（解决：float32（f4），而不是float64（f8）） 好的，我尝试了解决scheme的罗伯特（ x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,)) ），并与一个简单的数组，它完美的作品。 但是，我想把它转换成一个奇怪的结果： data = np.array([ (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0), (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0), (0.014776384457945824, 0.006656022742390633, 0.0, […]