Man könnte vorher eine entsprechende Liste mit Tupeln erstellen:
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In [15]: data_types = dtype=([("column1", int), ("column2", "S1")])
In [16]: target = np.array(list(zip(column1, column2)), dtype=data_types)
In [17]: target
Out[17]:
array([(1, b'A'), (2, b'B'), (3, b'C')],
dtype=[('column1', '<i8'), ('column2', 'S1')])
Oder ein leeres Array erstellen und dann die Spaltenwerte zuweisen:
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In [18]: target = np.zeros(len(column1), dtype=data_types)
In [19]: target
Out[19]:
array([(0, b''), (0, b''), (0, b'')],
dtype=[('column1', '<i8'), ('column2', 'S1')])
In [20]: target["column1"] = column1
In [21]: target
Out[21]:
array([(1, b''), (2, b''), (3, b'')],
dtype=[('column1', '<i8'), ('column2', 'S1')])
In [22]: target["column2"] = column2
In [23]: target
Out[23]:
array([(1, b'A'), (2, b'B'), (3, b'C')],
dtype=[('column1', '<i8'), ('column2', 'S1')])