Numpy 结构化数组

在科学计算过程中，Numpy（Numerical Python）是一款非常常用的Python库。它专门用于处理多维数组，可以高效，快速地运算，并且支持广泛的数学函数。Numpy中的结构化数组是一种固定大小，异构，并且可以表示为表格或数据库格式的数组。本篇文章将会介绍Numpy中的结构化数组和如何进行结构化数组的拼接。

阅读更多：Numpy 教程

结构化数组的定义

结构化数组是在Numpy中表示异构数据类型的一种方法，也可以将其描述为类似于SQL表或电子表格的数据结构。在通常的多维数组中，每个元素的数据类型都是相同的。而在结构化数组中，每个元素可以由不同类型的数据进行组合。这种数据结构通常在多个领域被用到，比如金融、工程、科学、生物等等，因为有些数据集往往包含不同数据类型的数据。

下面我们来看一下如何创建结构化数组：

import numpy as np

# 定义好每列数据的数据类型
dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', int), ('average', float)])

# 用数据定义数组
data = np.array([('Lucas', 24, 3.2), ('Lily', 23, 3.5)], dtype=dt)

# 打印结果
print("Array: ", data)
print("Name: ", data['name'])
print("Age: ", data['age'])
print("Average: ", data['average'])

输出结果如下：

Array:  [(b'Lucas', 24, 3.2) (b'Lily', 23, 3.5)]
Name:  [b'Lucas' b'Lily']
Age:  [24 23]
Average:  [3.2 3.5]

可以看到，我们定义了一个由三列数据组成的结构化数组，分别为一个10个字符长度的字符串类型，一个整数类型，和一个浮点数类型。我们创建了一个由两个元素组成的结构化数组，并对其进行了索引，分别取出了这三列数据。

结构化数组的拼接

在很多实际问题中，我们经常需要将两个或多个结构化数组合并成一个数组。Numpy提供了多种方法来完成结构化数组的拼接，下面我们介绍其中两种方法。

方法一：Numpy中的concatenate()方法

在Numpy中，我们可以通过concatenate()方法来拼接两个数组。concatenate()方法接受第一个参数是需要连接的元素列表或数组，第二个参数是指定连接的轴向：

array_1 = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
array_2 = np.array([(1.5, 2.5), (3.5, 4.5)], dtype=[('x', 'f4'), ('y', 'f4')])
print(np.concatenate([array_1, array_2], axis=1))

输出结果如下：

[(1, 2, 1.5, 2.5) (3, 4, 3.5, 4.5)]

这里我们在参数列表中传递了array_1和array_2两个数组，但需要指定连接的方向是轴向1，即列方向。该方法将两个结构化数组按顺序拼接，方便我们对两个数组进行处理和操作。

方法二：Numpy中的recfunctions库

recfunctions库是Numpy中专门用于结构化数组的处理库。它提供了类似于SQL的表连接和其他关系操作。我们可以使用join_by()方法来将两个结构化数组联接起来。

from numpy.lib.recfunctions import join_by我们可以使用join_by()方法来将两个数组联接起来，示例如下：

```python
a = np.array([(1, 'USA'), (2, 'China'), (3, 'Canada')], dtype=[('id', 'i4'), ('country', 'S10')])
b = np.array([('USA', 111), ('China', 222), ('Canada', 333)], dtype=[('country', 'S10'), ('code', 'i4')])
result = join_by('country', a, b)
print(result)

输出结果如下：

[(1, b'USA', 111) (2, b'China', 222) (3, b'Canada', 333)]

这里我们使用了join_by()方法来将a数组和b数组连接起来，并指定用country字段来进行连接。可以看到，我们得到了一个新的结构化数组，其中包含了a数组和b数组的所有字段。

总结

结构化数组是一个灵活的数据类型，可以处理异构数据类型。在科学计算中，常常涉及到多个数据集合的组合，因此结构化数组的拼接是一个很有用的技能。在Numpy中，我们可以使用concatenate()方法或recfunctions库中的join_by()方法来完成结构化数组的拼接。这些方法能够大大简化我们的数据处理过程，提高我们的工作效率。