Numpy 数组中自定义数据类型

在数据科学领域，numpy是非常重要的一个库，它是Python语言中一个用于数值计算的扩展程序库，它可以用来存储和处理大型矩阵和数组，特别是数值计算方面的矩阵运算。然而，使用默认的数据类型时，当需要存储和处理非标准数据类型时，可能会有一些限制。在这种情况下，我们可以自定义 numpy 数组中的数据类型，以便更好地满足我们的需求。

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数组和数据类型

numpy支持以下几种数据类型：

bool 布尔类型
int 整型
uint 无符号整型
float 浮点型
complex 复数
string 字符串
unicode 字符串
void 指定字节大小的其他类型

这些数据类型的变量可以存储在 numpy 数组中。numpy 数组是一个多维数组对象，可以是任意维数，其元素需要具有相同的数据类型。

以下是一个简单的示例，使用默认的数据类型存储每个人的年龄、身高和体重。

import numpy as np

# create a numpy array with a standard data type
data = np.array([(28, 172, 65), (31, 175, 74), (27, 165, 60)], dtype='i4,i4,i4')

print(data)

输出：

[(28, 172, 65) (31, 175, 74) (27, 165, 60)]

这个数组包含三个数值元组，分别代表三个人的年龄、身高和体重。每个值都是默认的 int32 类型。在某些情况下，这可能不够用，例如我们需要存储每个人的名字和出生日期等非标准数据类型。在下一部分，我们将学习如何自定义数据类型以满足这种需要。

自定义数据类型

我们可以使用 dtype 参数来创建自定义的数据类型。要创建自定义数据类型，我们需要使用 np.dtype 函数。我们可以为每个字段指定一个名称和数据类型。以下是自定义数据类型的基本语法：

dt = np.dtype([('field1', 'type1'), ('field2', 'type2')])

其中，field1 和 field2 是字段名称，type1 和 type2 是数据类型。在数据类型中，我们可以选择以下类型：

'i1'：8 位整型
'i2'：16 位整型
'i4'：32 位整型
'i8'：64 位整型
'u1'：8 位无符号整型
'u2'：16 位无符号整型
'u4'：32 位无符号整型
'u8'：64 位无符号整型
'f4'：单精度浮点型
'f8'：双精度浮点型
'c8'：8 位复数
'c16'：16 位复数
'a'：用于表示字符串中的字符数量

下面是一个简单的示例，创建一个存储三个人的名字和生日的自定义数据类型：

dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('birthdate', 'i8')])

data = np.array([('Alice', 19900101), ('Bob', 19930214), ('Cathy', 19871211)], dtype=dt)

print(data)

输出：

[(b'Alice', 19900101) (b'Bob', 19930214) (b'Cathy', 19871211)]

这个数组包含了三个值组，每个值组都包含两个值，分别代表名字和生日。名字使用了自定义的数据类型 'S10' 来表示名字，该类型用于表示每个字符串名称的最多字符数量为 10 个字符。日期使用了64位整型 'i8' 来表示。

多维自定义数据类型

自定义数据类型可以是多维的，这意味着每个字段可以由多个元素组成。在这种情况下，我们可以使用以下语法：

dt = np.dtype([('field1', ('type', n)), ('field2', ('type', (n, m)))])

其中，field1 和 field2 是字段名称，type 是数据类型，n 和 m是整数，表示第一维和第二维元素的数量。例如，以下示例创建了一个存储每个人名字、年龄和体重的自定义数据类型：

dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age_weight', [('age', ' i2'), ('weight', 'f4')])])

data = np.array([('Alice', (30, 65.2)), ('Bob', (25, 75.6)), ('Cathy', (27, 52.1))], dtype=dt)

print(data)

输出：

[(b'Alice', (30, 65.19999694824219)) (b'Bob', (25, 75.5999984741211))
 (b'Cathy', (27, 52.099998474121094))]

这个数组包含了三个值组，每个值组都包含了三个元素，分别代表名字、年龄和体重。使用了多维数据类型来表示年龄和体重字段。在 age_weight 字段中，有两个元素：age 和 weight，每个元素都使用不同的数据类型。

结构数组

结构数组是一种特殊的 numpy 数组，其中每个元素都是一个自定义数据类型。以下是结构数组的基本语法：

np.array([(value1a, value1b, ...), (value2a, value2b, ...), ...], dtype=[('name1', 'type1'), ('name2', 'type2'), ...])

其中，dtype 定义了每个值的自定义数据类型，值可以是任意的自定义数据类型值。例如，以下示例创建了一个结构数组，其中每个元素都包含了一个名字、一个年龄和一个体重：

data = np.array([('Alice', 30, 65.2), ('Bob', 25, 75.6), ('Cathy', 27, 52.1)], dtype=[('name', 'S10'), ('age', 'i2'), ('weight', 'f4')])

print(data)

输出：

[(b'Alice', 30, 65.19999694824219) (b'Bob', 25, 75.5999984741211)
 (b'Cathy', 27, 52.099998474121094)]

这个结构数组包含了三个元素，每个元素都包含了一个名字、一个年龄和一个体重。可以看出，结构数组的语法与上述示例是类似的，只是没有用到字段名称，而是使用了元组。

总结

在本篇文章中，我们讨论了如何在 numpy 数组中存储和处理非标准数据类型，并介绍了如何自定义数据类型。我们学习了如何创建基本数据类型和多维数据类型，以及如何使用结构数组来定义和存储非标准数据类型。自定义数据类型将使 numpy 数组能够存储更灵活和复杂的数据类型，为我们提供了更方便和高效的数据处理方式。