结构化数组

假设我们要保存这样的数据：

	name	age	wgt
0	dan	1	23.1
1	ann	0	25.1
2	sam	2	8.3

希望定义一个一维数组，每个元素有三个属性 name, age, wgt，此时我们需要使用结构化数组。

定义数组 a：

0	1	2	3
1.0	2.0	3.0	4.0

使用 view 方法，将 a 对应的内存按照复数来解释。

0	1	2	3
1.0	2.0	3.0	4.0
real	imag	real	imag

事实上，我们可以把复数看成一个结构体，第一部分是实部，第二部分是虚部，这样这个数组便可以看成是一个结构化数组。

换句话说，我们只需要换种方式解释这段内存，便可以得到结构化数组的效果！

0	1	2	3
1.0	2.0	3.0	4.0
mass	vol	mass	vol

例如，我们可以将第一个浮点数解释为质量，第二个浮点数解释为速度，则这段内存还可以看成是包含两个域（质量和速度）的结构体。

这里，我们使用 dtype 创造了自定义的结构类型，然后用自定义的结构来解释数组 a 所占的内存。

这里 f4 表示四字节浮点数，< 表示小字节序。

利用这个自定义的结构类型，我们可以这样初始化结构化数组：

第一个元素：

得到第一个元素的速度信息，可以使用域的名称来索引：

得到所有的质量信息：

自定义排序规则，先按速度，再按质量：

回到最初的例子，定义一个人的结构类型：

查看类型所占字节数：

产生一个 3 x 4 共12人的空结构体数组：

从文本中读取结构化数组

我们有这样一个文件：

利用 loadtxt 指定数据类型，从这个文件中读取结构化数组：

查看 name 域：

删除文件：

对于下面的文件：

定义转换函数处理材料属性，使之对应一个整数：

使用 genfromtxt 载入数据，可以自动从第一行读入属性名称：

删除文件：

嵌套类型

有时候，结构数组中的域可能包含嵌套的结构，例如，在我们希望在二维平面上纪录一个质点的位置和质量：

position		mass
x	y	mass

那么它的类型可以这样嵌套定义：

假设数据文件如下：

查看位置的 x 轴，删除生成的文件：

numpy结构化数组相关推荐

数据科学 IPython 笔记本 9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组
9.11 结构化数据:NumPy 的结构化数组本节是<Python 数据科学手册>(Python Data Science Handbook)的摘录. 译者:飞龙协议:CC BY-NC ...
NumPy之:结构化数组详解
文章目录简介结构化数组中的字段field 结构化数据类型创建结构化数据类型从元组创建从逗号分割的dtype创建从字典创建操作结构化数据类型 Offsets 和Alignment Fiel ...
python运算学习之Numpy ------ 数组操作：连接数组、拆分数组、广播机制、结构化数组、文件贮存与读写、np.where、数组去重...
数组的连接: 1 # 连接数组 2 A = np.zeros((3, 4)) 3 B = np.ones_like(A) 4 print(A, "\n-------分割符--------\n ...
python 结构体数组_关于python：将结构化数组转换为常规NumPy数组
我认为答案将非常明显,但目前看不到. 如何将记录数组转换回常规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)], dty ...
学习笔记(05):Python数据殿堂：数据分析与数据可视化-花哨的索引，数组的排序，结构化数组...
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/27352/363912?utm_source=blogtoedu 花销索引:使用数组作为索引可以快速访问复杂数组的子数据 ...
numpy 花哨的索引、排序和结构化数据
花哨的索引使用数组作为索引叫花哨的索引(Fnacy Indexing) 花哨的索引让我们快速访问复杂数组的子数据集使用花哨的索引同样可以对子数据集进行写操作利用花哨的索引获得的结果与索引的形状( ...
《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算
第四章 Numpy基础:数组和矢量计算第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy ...
python数组排序-python - 按列在NumPy中对数组进行排序
python - 按列在NumPy中对数组进行排序如何在第n列中对NumPy中的数组进行排序? 例如, a = array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]]) 我想 ...
NumPy (6)-结构化数据类型数组
NumPy提供了创建结构化数据类型数组的强大功能.这些数组允许通过指定的字段操作数据. person=np.array([(1,"lisi",23,"man") ...
NumPy-快速处理数据--ndarray对象--多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构...
本文摘自<用Python做科学计算>,版权归原作者所有. 上一篇讲到:NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取接下来接着介绍多维数组的存取.结构体数组存取.内存 ...

numpy结构化数组

结构化数组

从文本中读取结构化数组

嵌套类型

numpy结构化数组相关推荐

最新文章

热门文章