Numpy的结构化数组加速

Numpy的结构化数组加速

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy库中的结构化数组加速数据处理。结构化数组是一种用于存储类似数据库表的数据结构,其中每一列数据类型可以是不同的,而且每一列数据类型可以是复杂的,比如嵌套数组和自定义数据类型。Numpy提供了支持大量数据操作和计算的C语言API,这使得结构化数组能够快速高效地进行数据处理。

阅读更多:Numpy 教程

创建结构化数组

首先,我们需要创建一个结构化数组。可以使用Numpy的dtype属性来定义每列数据的类型。以下是一个名为“student”的结构化数组示例,包含名字、年龄和成绩三个列。

import numpy as np

student = np.zeros(3, dtype={'names':('name', 'age', 'score'), 'formats':('U10', 'i4', 'f8')})
Python

其中,dtype参数中的’U10’代表“Unicode字符串类型(10个字符)”,’i4’代表“32位整型”,’f8’代表“64位浮点数”。在这个示例中,我们也可以通过以下方式来定义dtype参数。

dtype = [('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('score', 'f8')]
Python

访问结构化数组

接下来,让我们了解如何访问结构化数组的数据。我们可以像下面这样使用索引来访问结构化数组的每一列数据。

student['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Chris']
student['age'] = [22, 24, 26]
student['score'] = [89.6, 92.8, 87.2]

print(student)
Python

输出为:

[('Alice', 22, 89.6) ('Bob', 24, 92.8) ('Chris', 26, 87.2)]
Python

我们还可以使用以下方式来访问结构化数组的每一行数据。

print(student[0])
Python

输出为:

('Alice', 22, 89.6)
Python

结构化数组的计算

我们可以使用结构化数组进行一些简单的计算操作。例如,我们可以计算每个学生的平均分数。

average_score = np.mean(student['score'])
print(average_score)
Python

输出为:

89.86666666666666
Python

结构化数组的排序

使用结构化数组还可以对数据进行排序。以下是一个对成绩从高到低排列的示例。

sorted_student = np.sort(student, order='score')[::-1]
print(sorted_student)
Python

输出为:

[('Bob', 24, 92.8) ('Alice', 22, 89.6) ('Chris', 26, 87.2)]
Python

注意,在这个示例中,我们使用了[::-1]来对排列的结果进行逆序输出。

结构化数组操作的效率比较

Numpy的结构化数组可以快速高效地进行数据处理,但并不总是比其他数据结构更加高效。以下是一个对Numpy结构化数组和Python列表的操作效率进行比较的示例。

N = 1000000

# 使用Numpy结构化数组来存储数据
person = np.zeros(N, dtype={'names':('name', 'age', 'weight'), 'formats':('U10', 'i4', 'f8')})
person['name'] = np.random.choice(['Alice', 'Bob', 'Chris'], N)
person['age'] = np.random.randint(low=18, high=40, size=N)
person['weight'] = np.random.normal(loc=70, scale=10, size=N)

# 使用Python列表来存储数据
person_lst = []
for i in range(N):
    person_lst.append({'name': np.random.choice(['Alice', 'Bob', 'Chris']),
                       'age': np.random.randint(low=18, high=40),
                       'weight': np.random.normal(loc=70, scale=10)})

# 使用Numpy计算结构化数组的平均体重
start_time = time.time()
np.mean(person['weight'])
end_time = time.time()
print(f"numpy structure array time: {end_time - start_time} seconds")

# 使用Python计算列表的平均体重
start_time = time.time()
sum_weight = 0
for i in range(N):
    sum_weight += person_lst[i]['weight']
average_weight = sum_weight / N
end_time = time.time()
print(f"python list time: {end_time - start_time} seconds")
Python

执行结果:

numpy structure array time: 0.00032019615173339844 seconds
python list time: 0.6255552768707275 seconds
Python

可以看到,Numpy结构化数组的计算效率远高于Python列表。

总结

Numpy结构化数组是一种高效的存储和处理结构化数据的数据结构。通过利用Numpy的高效计算能力,我们可以快速地对结构化数组进行各种操作和计算。在处理大量的结构化数据时,使用Numpy的结构化数组可以大大提高我们的处理效率。

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