Numpy入门[19]——结构化数组与记录数组
Numpy入门[19]——结构化数组与记录数组
参考：
- https://ailearning.apachecn.org/
使用Jupyter进行练习
import numpy as np
结构化数组
假设我们要保存这样的数据：
| name | age | wgt | |
|---|---|---|---|
| 0 | dan | 1 | 23.1 |
| 1 | ann | 0 | 25.1 |
| 2 | sam | 2 | 8.3 |
希望定义一个一维数组，每个元素有三个属性 name, age, wgt，此时我们需要使用结构化数组。
定义数组 a：
| 0 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2.0 | 3.0 | 4.0 |
a = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0], np.float32)
# 使用 view 方法，将 a 对应的内存按照复数来解释
a.view(np.complex64)
array([1.+2.j, 3.+4.j], dtype=complex64)
| 0 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2.0 | 3.0 | 4.0 |
| real | imag | real | imag |
事实上，可以把复数看成一个结构体，第一部分是实部，第二部分是虚部，这样这个数组便可以看成是一个结构化数组。
换句话说，只需要换种方式解释这段内存，便可以得到结构化数组的效果！
| 0 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2.0 | 3.0 | 4.0 |
| mass | vol | mass | vol |
例如，可以将第一个浮点数解释为质量，第二个浮点数解释为速度，则这段内存还可以看成是包含两个域（质量和速度）的结构体。
my_dtype = np.dtype([('mass', 'float32'), ('vol', 'float32')])
a.view(my_dtype)
array([(1., 2.), (3., 4.)], dtype=[('mass', '这里，使用 dtype 创造了自定义的结构类型，然后用自定义的结构来解释数组 a 所占的内存。
这里 f4 表示四字节浮点数，< 表示小字节序。
利用这个自定义的结构类型，可以这样初始化结构化数组：
my_data = np.array([(1,1), (1,2), (2,1), (1,3)], my_dtype)
print(my_data)
[(1., 1.) (1., 2.) (2., 1.) (1., 3.)]
print('第一个元素：',my_data[0])
print('使用域的名称来索引速度：',my_data[0]['vol'])
print('得到所有的质量信息：',my_data['mass'])
print('自定义排序规则，先按速度，再按质量：')
my_data.sort(order=('vol', 'mass'))
print(my_data)
第一个元素： (1., 1.)
使用域的名称来索引速度： 1.0
得到所有的质量信息： [1. 1. 2. 1.]
自定义排序规则，先按速度，再按质量：
[(1., 1.) (2., 1.) (1., 2.) (1., 3.)]
回到最初的例子，定义一个人的结构类型：
person_dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])
# 查看类型所占字节数：
person_dtype.itemsize
22
# 产生一个 3 x 4 共12人的空结构体数组
people = np.empty((3,4), person_dtype)
# 赋值
people['name'] = [['Brad', 'Jane', 'John', 'Fred'],
['Henry', 'George', 'Brain', 'Amy'],
['Ron', 'Susan', 'Jennife', 'Jill']]
people['age'] = [[33, 25, 47, 54],
[29, 61, 32, 27],
[19, 33, 18, 54]]
people['weight'] = [[135., 105., 255., 140.],
[154., 202., 137., 187.],
[188., 135., 88., 145.]]
# 打印
print(people)
print(people[0][0]['name'])
[[(b'Brad', 33, 135.) (b'Jane', 25, 105.) (b'John', 47, 255.)
(b'Fred', 54, 140.)]
[(b'Henry', 29, 154.) (b'George', 61, 202.) (b'Brain', 32, 137.)
(b'Amy', 27, 187.)]
[(b'Ron', 19, 188.) (b'Susan', 33, 135.) (b'Jennife', 18, 88.)
(b'Jill', 54, 145.)]]
b'Brad'
从文本中读取结构化数组
%%writefile people.txt
name age weight
amy 11 38.2
john 10 40.3
bill 12 21.2
Writing people.txt
利用 loadtxt 指定数据类型，从这个文件中读取结构化数组：
person_dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'int'), ('weight', 'float')])
people = np.loadtxt('people.txt',
skiprows=1,
dtype=person_dtype)
people
array([(b'amy', 11, 38.2), (b'john', 10, 40.3), (b'bill', 12, 21.2)],
dtype=[('name', 'S10'), ('age', 'import os
# 查看name
people['name']
# 删除文件
os.remove('people.txt')
对于下面的文件：
%%writefile wood.csv
item,material,number
100,oak,33
110,maple,14
120,oak,7
145,birch,3
Writing wood.csv
定义转换函数处理材料属性，使之对应一个整数：
tree_to_int = dict(oak = 1,
maple=2,
birch=3)
def convert(s):
return tree_to_int.get(s.decode('ascii'))
# 使用 genfromtxt 载入数据，可以自动从第一行读入属性名称：
data = np.genfromtxt('wood.csv',
delimiter=',', # 逗号分隔
dtype=np.int64, # 数据类型
names=True, # 从第一行读入域名
converters={1:convert}
)
data
array([(100, 1, 33), (110, 2, 14), (120, 1, 7), (145, 3, 3)],
dtype=[('item', '# 查看域
print(data['material'])
# 删除文件
os.remove('wood.csv')
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记录数组
记录数组（record array）与结构数组类似：
# 质点类型
partical_dtype = np.dtype([('mass', 'float'),
('velocity', 'float')])
生成记录数组要使用 numpy.rec 里的 fromrecords 方法：
from numpy import rec
particals_rec = rec.fromrecords([(1,1), (1,2), (2,1), (1,3)],
dtype = partical_dtype)
particals_rec
rec.array([(1., 1.), (1., 2.), (2., 1.), (1., 3.)],
dtype=[('mass', '在记录数组中，域可以通过属性来获得：
particals_rec.mass
array([1., 1., 2., 1.])
也可以通过域来查询：
particals_rec['mass']
array([1., 1., 2., 1.])
不过，记录数组的运行效率要比结构化数组要慢一些。
也可以通过将一个结构化数组看成记录数组：
particals = np.array([(1,1), (1,2), (2,1), (1,3)],
dtype = partical_dtype)
particals_rec = particals.view(np.recarray)
print(particals_rec.mass)
print(particals_rec.velocity)
# 对于自定义的类型，可以通过它的 names 属性查看它有哪些域
print(particals.dtype.names)
[1. 1. 2. 1.]
[1. 2. 1. 3.]
('mass', 'velocity')