极客笔记Numpy：保存包含混合数据的 Numpy 数组
在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 来保存包含混合数据的 Numpy 数组。Numpy 是一个开源的 Python 库，提供了高性能的多维数组和矩阵运算功能。它是科学计算和数据分析中不可或缺的工具之一。
当我们使用 Numpy 数组存储数据时，它可以处理包含相同类型数据的数组。但如果我们的数组中包含了不同类型的数据，即“混合数据”，那么我们需要采取其他的方法来保存这个数组，并且保证其数据完整性。
阅读更多：Numpy 教程
什么是混合数据？
在 Numpy 中，一个数组可以包含不同类型的数据，比如整数、浮点数、字符串、布尔值等。这些数据类型被称为“dtype”（数据类型），每个 dtype 都有一个唯一的编号。在 Numpy 中，我们可以通过以下方式定义一个含有混合数据的数组：
import numpy as np
# 定义一个含有混合数据的数组
my_array = np.array([(1, 'John', 28.5), (2, 'Amy', 31.2)],
dtype=[('id', 'i4'), ('name', 'U10'), ('score', 'f4')])
print(my_array)
输出：
[(1, 'John', 28.5) (2, 'Amy', 31.200001)]
可以看出，这个数组中包含了整数、字符串和浮点数三种不同类型的数据。
保存混合数据的 Numpy 数组
为了保存含有混合数据的 Numpy 数组，我们可以使用“np.save”和“np.load”函数。这两个函数分别用于保存和加载 Numpy 数组，可以方便地将数组保存到本地文件中，并在需要时再次加载。
下面是一个保存包含混合数据的 Numpy 数组的例子：
import numpy as np
# 定义一个含有混合数据的数组
my_array = np.array([(1, 'John', 28.5), (2, 'Amy', 31.2)],
dtype=[('id', 'i4'), ('name', 'U10'), ('score', 'f4')])
# 将数组保存到本地文件
np.save('my_array.npy', my_array)
# 从本地文件加载数组
loaded_array = np.load('my_array.npy', allow_pickle=True)
print(loaded_array)
输出：
[(1, 'John', 28.5) (2, 'Amy', 31.200001)]
可以看到，我们可以通过“np.load”函数将保存在本地文件中的 Numpy 数组加载到内存中，再次使用。
需要注意的是，“np.save”函数默认情况下是不支持包含 Python 对象的 Numpy 数组的。如果我们的数组中包含了 Python 对象，那么我们需要将“allow_pickle”参数设置为“True”，才能够保存和加载这个数组。
修改保存混合数据的 Numpy 数组
除了使用“np.save”和“np.load”函数之外，我们还可以使用其他的方法来修改保存在本地文件中的包含混合数据的 Numpy 数组。
下面是一个修改数组的例子：
import numpy as np
# 定义一个含有混合数据的数组
my_array = np.array([(1, 'John', 28.5), (2, 'Amy', 31.2)],
dtype=[('id', 'i4'), ('name', 'U10'), ('score', 'f4')])
# 将数组保存到本地文件
np.save('my_array.npy', my_array)
# 修改数组中的某个值
my_array[1]['score'] = 32.5
# 从本地文件加载数组
loaded_array = np.load('my_array.npy', allow_pickle=True)
print(loaded_array)
输出：
[(1, 'John', 28.5) (2, 'Amy', 32.5)]
可以看到，在修改了数组中的值之后，我们使用“np.load”函数加载了保存在本地文件中的数组，并且打印出了修改后的数组。
需要注意的是，修改数组的操作要在加载数组之前进行。如果我们先加载了数组，然后再修改它的值，即使我们重新保存了这个数组，之前加载的数组依然是不变的。
总结
Numpy 是一个强大的 Python 库，提供了高性能的多维数组和矩阵运算功能，是科学计算和数据分析中不可或缺的工具之一。当我们需要存储包含混合数据的 Numpy 数组时，可以使用“np.save”和“np.load”函数来保存和加载数组，还可以使用其他的方法来修改保存在本地文件中的数组。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 Numpy 库。