NumPy 高级教程——结构化数组

本文详细介绍了如何在NumPy中使用结构化数组处理异质数据,包括创建、字段访问、修改、多维数组、嵌套字段、排序、筛选以及与PandasDataFrame的转换,为数据处理提供灵活的工具。

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Python NumPy 高级教程:结构化数组

在 NumPy 中,结构化数组允许我们创建具有复杂数据类型的数组,类似于表格或数据库中的行。这对于处理异质数据集非常有用。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的结构化数组,并通过实例演示如何创建、访问和操作结构化数组。

1. 创建结构化数组

结构化数组可以通过指定每个字段的名称和数据类型来创建。

import numpy as np

# 定义数据类型
dtype = np.dtype([('name', &
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