Numpy 数组和对象

在使用Numpy进行数据分析时，经常需要使用Numpy数组。Numpy数组是一个高效且灵活的多维数组，可以存储整数、浮点数、布尔值和其他数据类型。然而，有时候我们需要处理非数值数据，例如字符串或自定义对象。在这种情况下，我们可以使用Numpy数组中的“对象”数据类型。本文将介绍如何在Numpy中使用数组对象以及如何创建自定义对象。

阅读更多：Numpy 教程

使用Numpy数组对象

Numpy数组对象是一种特殊的数组类型，可以存储Python对象而不是仅限于数值数据类型（整数、浮点数等）。Numpy数组对象通常用于存储非数值数据类型，例如字符串、日期、图像和其他自定义对象。在创建数组对象时，需要将数据类型设置为“对象”。

例如，创建一个包含字符串的数组对象：

import numpy as np

strings = np.array(['Hello', 'world', '!'], dtype=object)

print(strings)

输出：

array(['Hello', 'world', '!'], dtype=object)

要访问数组中的元素，可以使用索引：

print(strings[0])
print(strings[1])
print(strings[2])

输出：

Hello
world
!

也可以使用NumPy中的高级索引方法：

print(strings[[0, 2]])

输出：

array(['Hello', '!'], dtype=object)

数组对象不需要具有相同的元素类型，因此您可以在同一数组中混合存储不同类型的Python对象：

mixed = np.array([1, 'abc', True], dtype=object)

print(mixed)

输出：

array([1, 'abc', True], dtype=object)

然而，这种混合类型的数组会使许多Numpy操作变得困难或不可能。例如，您不能对不同类型的元素进行排序。

创建自定义对象

在某些情况下，您可能需要使用自定义对象存储数据。例如，假设您正在开发一个计算机的电气性能模拟器，您可以创建一个名为“CircuitComponent”的类来表示一个电路元件。该类可能包括电容、电感或电阻的属性以及一些计算电路性能的方法：

class CircuitComponent:
    def __init__(self, name, value, units):
        self.name = name
        self.value = value
        self.units = units

    def reactance(self, frequency):
        pass

    def impedance(self, frequency):
        pass

为了将这些对象存储在Numpy数组中，需要像创建任何其他Numpy数组一样创建一个空数组，然后设置其dtype为“CircuitComponent”：

components = np.empty(3, dtype=CircuitComponent)

print(components)

输出：

array([None, None, None], dtype=object)

然后，可以使用Python对象的构造函数创建每个数组元素：

components[0] = CircuitComponent('Resistor', 1000, 'ohms')
components[1] = CircuitComponent('Capacitor', 5e-9, 'farads')
components[2] = CircuitComponent('Inductor', 10e-3, 'henrys')

print(components)

输出：

array([<__main__.CircuitComponent object at 0x7fbeb8c7c908>,
       <__main__.CircuitComponent object at 0x7fbeb8c7c978>,
       <__main__.CircuitComponent object at 0x7fbeb8c7c9e8>], dtype=object)

要访问数组中的属性或方法，使用普通的点和括号符号：

print(components[0].name)
print(components[1].reactance(1000))

输出：

Resistor
None

您可以使用Numpy的高级索引方法（例如掩码数组）筛选特定类型的对象，但是这通常不是最好的方式，因为它可能会影响到数组的性能。相反，最好避免混合数据类型和尽可能采用相同的Python对象类型。

总结

Numpy数组对象提供了一种存储和处理非数值数据类型的方法。可以使用Numpy数组对象存储字符串、日期、图像以及自定义Python对象。为了创建一个自定义对象的Numpy数组，需要创建一个空数组并将其dtype设置为对象类。当您需要在同一数组中存储不同类型的对象时，请记住这会使得许多Numpy操作变得困难或不可能。因此，尽可能采用相同的Python对象类型，可以提高数组性能并减少错误发生的概率。