원본 데이터 유형이 보존된 단일 NumPy 배열에 여러 데이터 유형을 저장하는 방법은 무엇입니까?

단일 NumPy 배열에 여러 데이터 유형 저장

하나는 문자열을 포함하고 다른 하나는 두 개의 배열을 결합해야 하는 문제에 직면했습니다. 정수를 포함하는 단일 배열로. np.concatenate를 사용하는 현재 접근 방식에서는 전체 배열이 문자열 dtype으로 변환되지만 더 효율적인 솔루션을 찾고 있습니다.

Record Arrays:

One 효과적인 접근 방식은 레코드 배열을 활용하는 것입니다. 이를 통해 원래 데이터 유형을 유지하는 "열"을 생성할 수 있습니다. 레코드 배열은 numpy.rec.fromarrays 함수를 사용하여 구성되며 해당 필드 이름과 함께 각 열을 나타내는 배열을 사용합니다.

<code class="python">import numpy as np

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
b = np.arange(5)

records = np.rec.fromarrays((a, b), names=('keys', 'data'))

print(records)
# rec.array([('a', 0), ('b', 1), ('c', 2), ('d', 3), ('e', 4)], 
#      dtype=[('keys', '|S1'), ('data', '<i8')])</code>

구조적 배열:

또 다른 옵션은 사용자 정의 데이터 유형으로 선언된 구조화된 배열을 사용하는 것입니다. 레코드 배열에서 제공하는 속성 액세스가 부족하지만 더 효율적인 표현을 제공합니다.

<code class="python">arr = np.array([('a', 0), ('b', 1)], 
                      dtype=([('keys', '|S1'), ('data', 'i8')]))

print(arr)
# array([('a', 0), ('b', 1)], 
#      dtype=[('keys', '|S1'), ('data', '<i8')])</code>

특정 요구 사항에 따라 레코드 또는 구조화된 배열을 사용하면 단일 NumPy에 여러 데이터 유형을 효과적으로 저장할 수 있습니다. 원래 dtype을 유지하면서 배열합니다.

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