要按列构建一个具有dtypes的numpy数组，您可以使用以下代码示例：

import numpy as np

# 定义列的数据类型
dtypes = [('name', 'S10'), ('age', int), ('height', float)]

# 创建空的numpy数组
data = np.empty((5,), dtype=dtypes)

# 填充数据
data['name'] = ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Tom', 'Emily']
data['age'] = [25, 30, 35, 40, 45]
data['height'] = [1.75, 1.80, 1.65, 1.70, 1.68]

# 打印数组
print(data)

运行上述代码会输出以下结果：

[(b'John', 25, 1.75) (b'Mike', 30, 1.8 ) (b'Sarah', 35, 1.65)
 (b'Tom', 40, 1.7 ) (b'Emily', 45, 1.68)]

在这个例子中，我们首先定义了一个包含三个元组的数据类型，每个元组都有一个字段名称和一个数据类型。然后，我们使用np.empty()函数创建一个空的numpy数组，指定形状为(5,)和数据类型为我们定义的dtypes。接下来，我们使用数组索引和字段名称来填充数组的每一列数据。最后，我们打印整个数组。

请注意，b前缀表示字符串是字节字符串。在这个例子中，我们使用了'S10'作为name字段的数据类型，表示每个字符串最多包含10个字节。