Bagaimana untuk Menggabungkan Jenis Data Berbeza dalam Tatasusunan NumPy tanpa Kehilangan Kecekapan Memori?

Menggabungkan Jenis Data Heterogen dalam Tatasusunan NumPy

Dalam NumPy, adalah perkara biasa untuk menghadapi situasi di mana tatasusunan berbeza yang mengandungi pelbagai jenis data perlu digabungkan. Walaupun menggabungkan tatasusunan menyediakan penyelesaian yang mudah, ia selalunya menghasilkan penukaran keseluruhan tatasusunan kepada jenis data tatasusunan pertama, yang membawa kepada potensi ketidakcekapan memori.

Untuk menangani cabaran ini, pertimbangkan pendekatan berikut:

Tatasusunan Rekod:

Tatasusunan rekod menawarkan kaedah serba boleh untuk menyimpan jenis data heterogen dalam tatasusunan tunggal tanpa menjejaskan kecekapan memorinya. Mereka menggunakan struktur seperti jadual, di mana setiap lajur mewakili medan dengan jenis data yang sepadan. Sebagai contoh, untuk menggabungkan tatasusunan rentetan (A) dengan tatasusunan integer (B), anda boleh mencipta tatasusunan rekod seperti berikut:

<code class="python">records = numpy.rec.fromarrays((A, B), names=('keys', 'data'))</code>

Susun atur rekod kini terdiri daripada dua medan: kekunci ( rentetan) dan data (integer). Anda boleh mengakses medan ini secara individu menggunakan akses atribut, seperti rekod['kunci'] dan rekod['data'].

Tatasusunan Berstruktur:

Tatasusunan berstruktur, serupa dengan tatasusunan rekod, sediakan cara untuk menentukan jenis data tersuai untuk tatasusunan. Daripada menggunakan akses atribut, mereka menggunakan pengindeksan untuk mengakses medan yang berbeza. Untuk mencipta tatasusunan berstruktur:

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

Argumen dtype menentukan tuple tuple di mana setiap tuple mentakrifkan nama medan dan jenis data. Arr tatasusunan yang terhasil mempunyai kunci medan (rentetan) dan data (integer) boleh diakses melalui pengindeksan, cth., arr['keys'] dan arr['data'].

Nota:

Tatasusunan berstruktur tidak menawarkan akses atribut seperti tatasusunan rekod. Walau bagaimanapun, mereka boleh menjadi lebih cekap untuk operasi tertentu kerana pendekatan pengindeksan langsung mereka. Selain itu, tatasusunan rekod dan tatasusunan berstruktur menyokong operasi seperti menghiris, menutup dan penyiaran, memberikan fleksibiliti dalam manipulasi data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggabungkan Jenis Data Berbeza dalam Tatasusunan NumPy tanpa Kehilangan Kecekapan Memori?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!