在單一NumPy 陣列中儲存多種資料類型
您面臨著組合兩個陣列的挑戰，一個包含字串，另一個包含字串包含整數，放入單一數組中。雖然您目前使用 np.concatenate 的方法會導致整個陣列轉換為字串資料類型，但您正在尋求更有效的解決方案。
記錄數組:
一個有效的方法是利用記錄數組。這允許您建立保留其原始資料類型的“列”。記錄數組是使用 numpy.rec.fromarrays 函數建構的，並採用代表每一列的陣列及其對應的欄位名稱。
<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>結構化數組:
另一個選項是使用結構化數組，它是用自訂資料類型聲明的。雖然它們缺乏記錄數組提供的屬性訪問，但它們提供了更有效的表示。
<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>透過根據您的特定要求使用記錄或結構化數組，您可以在單一 NumPy 中有效地儲存多種資料類型數組，同時保持其原始資料類型。
以上是如何在單一 NumPy 數組中儲存多種資料類型並保留原始資料類型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
