如何連接不同資料類型的陣列並保持記憶體效率？

連接具有多種資料類型的陣列

在處理不同類型的資料時，通常需要將它們組合成一個陣列。無需將整個數組轉換為單一資料類型即可有效率地完成此操作。

考慮以下場景：您有兩個數組，A 包含字串，B 包含整數。目標是建立一個組合數組combined_array，其中每列保留其原始資料類型。

使用np.concatenate 連接A 和B 時，會出現combined_array = np.concatenate((A, B), axis = 1)簡單來說，它默認將整個數組轉換為dtype=string，導致內存效率低下。

解決方案：記錄數組和結構化數組

有效的方法是利用記錄數組或結構化數組。

記錄陣列：

記錄陣列提供了一種在單一陣列中儲存多種資料類型的靈活方法。可以透過屬性存取各個欄位：

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

結構化陣列：

與記錄陣列類似，結構化陣列允許為每個欄位指定資料類型:

arr = np.array([('a', 0), ('b', 1)], 
                dtype=([('keys', '|S1'), ('data', 'i8')]))

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

請注意，記錄數組提供屬性訪問，而結構化數組則不提供。

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