Numpy 数组中使用字典
在本文中,我们将介绍如何在Numpy数组中使用字典。作为一个Python中最重要的科学计算库,Numpy非常适合处理数值数据和大型数组。虽然在Numpy中没有像Python中的字典那样的 built-in 字典数据类型,但是我们可以用一些numpy的技巧来实现同样的效果。
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Numpy array 与字典
Numpy数组不同于Python的字典。它是一种固定类型的数据结构,相同类型的元素存储在连续的内存块中,使得它在计算机内存中的访问非常高效。但是,它的固定类型也意味着它不能包含任意类型的数据,例如,Python中的元组或者列表。因此,如果我们要在Numpy中存储字典,以允许快速访问元素,并对其进行计算,则需要先转换为Numpy支持的某种数据类型。
我们可以使用numpy.recarray
来定义一个类似于字典的Numpy数组,它允许给数值加上一些元信息。以以下代码为例:
它的输出结果如下:
可以看出,类似于字典的键值对,这里使用元组键来标识数据不同的字段,然后再将这些键类型打包到自定义datatype中。这样定义后的数组可以在使用时进行类似字典的操作:
其中,第一行输出为: [b'Alice' b'Bob' b'Dave']
,是数组中'name'
元组键对应的值;第二行输出为:[25 28 20]
,是数组中'age'
元组键对应的值;第三行输出为[b'F' b'M' b'M']
,是数组中'gender'
元组键对应的值。
跟数组相关的操作
跟Numpy数组相关的操作同样适用于numpy.recarray
。你可以使用比较运算符、算术运算符等操作recarray,例如,计算age
列的平均值:
假设我们希望添加或删除数据条目,可以将numpy.recarray
转换为Python字典,然后在Python环境下进行添加或删除操作,最后将其转换回numpy.recarray
。示例如下:
其中,第一行将数组转换为字典;第四行向字典中新增了一条数据,名称为’Eva’,年龄为22,性别为’F’;第七行从字典中删除了一条名为’Dave’的数据;第九行将修改后的字典重新转换为数组。你可以使用new_data
来查看修改后的数组。
总结
虽然Numpy没有内置的字典数据类型,但是我们可以利用numpy.recarray
来实现类似字典的数据结构。它允许我们通过自定义dtype
来定义数据类型,然后像使用字典一样操作其中的数据。这种方法的优点是可以让我们充分利用Numpy的高效性和广泛的数学函数,同时也可以提供额外的元数据来描述数据本身。