如何在 NumPy 數組中組合不同資料型別而不損失記憶體效率？

在NumPy 陣列中組合異質資料型別

在NumPy 中，常常會遇到需要組合包含不同資料型態的不同陣列的情況合併。雖然連接數組提供了一種簡單的解決方案，但它通常會導致整個數組轉換為第一個數組的資料類型，從而導致潛在的記憶體效率低下。

要解決這個挑戰，請考慮以下方法：

記錄數組：

記錄數組提供了一種通用方法，可以在單個數組中儲存異質資料類型，而不會影響其記憶體效率。它們採用類似表格的結構，其中每一列代表一個具有相應資料類型的欄位。例如，要將字串數組(A) 與整數數組(B) 組合起來，您可以建立一個記錄數組，如下所示：

記錄數組現在由兩個字段組成：keys (字串）和資料（整數）。您可以使用屬性存取單獨存取這些字段，例如記錄['keys']和記錄['data']。

結構化數組：

結構化數組，與記錄數組類似，提供一種為數組定義自訂資料類型的方法。他們不使用屬性訪問，而是使用索引來訪問不同的欄位。若要建立結構化陣列：

dtype 參數指定元組的元組，其中每個元組定義欄位名稱和資料類型。產生的陣列 arr 具有可透過索引存取的欄位鍵（字串）和資料（整數），例如 arr['keys'] 和 arr['data']。

注意：

結構化陣列不提供像記錄陣列那樣的屬性存取。然而，由於它們的直接索引方法，它們對於某些操作來說可以更有效。此外，記錄數組和結構化數組都支援切片、屏蔽和廣播等操作，為資料操作提供了靈活性。

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