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结构化数组

信息

前置知识:

简介

结构化数组是NumPy提供的一种数据结构, 允许用户将数据类型组织成命名字段序列. 这种数组的数据类型是由多个更简单的数据类型组合而成, 每个字段都有一个名称和数据类型.

笔记

在结构化数据类型中, 每个子类型称为字段. 每个字段都有一个名称, 一个类型, 和一个形状. 官方说明见这里

例子 
x = np.array([('Rex', 9, 81.0), ('Fido', 3, 27.0)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f4')])

其中('name', 'U10')为字段, ('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f4')为字段序列, 由于它们都有名称, 所以被称为"命名字段"/"命名字段序列".

x是一个长度为2的一维数组, 其数据类型是一个包含三个字段的结构: 一个长度不大于10的字符串, 名字为name; 一个32位整数, 名字为age; 一个32位浮点数, 名字为weight.

字段索引

详情见这里.

结构化数据类型

结构化数据类型创建

可以使用函数np.dtype创建结构化数据类型, 总结如下:

  1. 元祖列表

    每个元祖都有以下形式([fieldname], [datatype], [shape]), 其中[shape]是可选的. [fieldname]是一个字符串(如果含有标题, 则是一个元祖, 见下面的字段标题), [datatype]可以是能够转化成数据类型的东西, [shape]是一个元祖用来表示子数组的形状.

    例子 
    >>> np.dtype([('x', 'f4'), ('y', np.float32), ('z', 'f4', (2, 2))])
dtype([('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4', (2, 2))])
    Tip

    • 如果[filename]是空字符串'', 则该字段将被赋予f#形式的默认名称, 其中#是字段的整数索引, 从左边的0开始计数.

      例子 
      >>> np.dtype([('x', 'f4'), ('', 'i4'), ('z', 'i8')])
dtype([('x', '<f4'), ('f1', '<i4'), ('z', '<i8')])

    • 结构内字段的字节偏移量和结构的总大小会被自动确定.

  2. 逗号分隔的字符串

    在此简写中, 任何字符串dtype规范都可以用于字符串中并使用逗号分隔. 结构内字段的字节偏移量和结构的总大小会被自动确定, 字段名称被赋予默认名称f#.

    例子 
    >>> np.dtype('i8, f4, S3')
dtype([('f0', '<i8'), ('f1', '<f4'), ('f2', 'S3')])
>>> np.dtype('3int8, float32, (2, 3)float64')
dtype([('f0', 'i1', (3,)), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f8', (2, 3))])

  3. 字段参数数组字典

    这是最灵活的写法, 因为它允许控制字段的字节偏移量和结构的总大小.

    该字典有两个必须的键, "名称"和"格式", 四个可选的键, "偏移量", "项目大小", "对齐"和"标题".

    例子 
    >>> np.dtype({'names': ['col1', 'col2'], 'formats': ['i4', 'f4']})
dtype([('col1', '<i4'), ('col2', '<f4')])
>>> np.dtype({'names': ['col1', 'col2'],
              'formats': ['i4', 'f4'],
              'offsets': [0, 4],
              'itemsize': 12})
dtype({'names': ['col1', 'col2'], 'formats': ['<i4', '<f4'], 'offsets': [0, 4], 'itemsize': 12})
    注意

    可以选择偏移量, 意味着字段之间有可能重叠, 可能会破坏数据. 特别的np.object_类型的字段不能与其他字段重叠, 因为存在破坏内部对象指针然后对其取消引用的风险. 可选的"对齐"值可以设置为True, 以使自动偏移量计算使用对其偏移量.

  4. 字段名称字典

    字段的建式字段名称, 值是指定类型和偏移量的元祖.

    例子 
    >>> np.dtype({'col1': ('i1', 0), 'col2': ('f4', 1)})
dtype([('col1', 'i1'), ('col2', '<f4')])

施工中...

  1. 结构化数组—NumPy v1.26 手册—NumPy 中文. (n.d.). Retrieved June 25, 2024, from https://numpy.com.cn/doc/stable/user/basics.rec.html ↩