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：

import numpy as np

dt = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('gender', 'S10')])
data = np.array([('Alice', 25, 'F'), ('Bob', 28, 'M'), ('Dave', 20, 'M')], dtype=dt)

print(data)

它的输出结果如下：

[(b'Alice', 25, b'F') (b'Bob', 28, b'M') (b'Dave', 20, b'M')]

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：

print(data['name'])
print(data['age'])
print(data['gender'])

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：

avg_age = np.average(data['age'])
print(avg_age)
# output: 24.333333333333332

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：

data_dict = {name: (age, gender) for name, age, gender in data}
print(f"Original data: {data_dict}")

# 添加一条新的数据
data_dict['Eva'] = (22, 'F')
print(f"Data after inserting Eva: {data_dict}")

# 删除一条数据
data_dict.pop('Dave')
print(f"Data after removing Dave: {data_dict}")

new_data = np.array(list(data_dict.items()), dtype=dt)
print(f"Recarray data after modification: {new_data}")

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。