numpy之结构化数据类型

后端

2023-09-28 21:11:28

自然语言处理领域对于结构化数据有大量的实际需求，例如基于情感分析的舆情分析、基于行为序列的推荐系统、基于用户行为的画像建立等。

对于Python Numpy而言，它提供了灵活的数据类型系统，可以满足自然语言处理领域的结构化数据需求。

1. 介绍

众所周知，numpy 库是科学计算的基础库。我们前面学习了numpy ndarray 对象要求数组中数据元素同质。同时，numpy 数组元素值内存空间大小一致，并且底层采用C-order（行优先）存储方式。

那么问题来了，如果我们想存储不同类型的数据，或者想使用更加灵活的存储方式，numpy 怎么办？

numpy 提供了dtype 机制来解决这个问题。通过dtype 机制，我们可以自定义数据类型，也可以使用numpy 提供的预定义数据类型，来满足不同场景的需求。

2. 自定义数据类型

我们可以使用numpy.dtype() 函数来创建自定义的数据类型。numpy.dtype() 函数接受一个字符串参数，字符串参数指定了数据类型的名称和大小。例如：

import numpy as np

# 创建一个自定义的数据类型
自定义类型 = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4')])

# 创建一个自定义数据类型的数组
数据 = np.array([('张三', 20), ('李四', 30)], dtype=自定义类型)

# 打印数组
print(数据)

# 输出结果为：
#[(b'张三', 20) (b'李四', 30)]

3. 使用预定义数据类型

numpy 提供了多种预定义的数据类型，我们可以直接使用这些数据类型来创建数组。例如：

import numpy as np

# 创建一个使用预定义数据类型的数组
数据 = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)

# 打印数组
print(数据)

# 输出结果为：
#[1 2 3 4 5]

4. 结构化数据类型

结构化数据类型是numpy 中一种特殊的数据类型，它允许我们存储具有不同类型字段的数据。例如：

import numpy as np

# 创建一个结构化数据类型
结构化数据类型 = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4')])

# 创建一个结构化数据类型的数组
数据 = np.array([('张三', 20), ('李四', 30)], dtype=结构化数据类型)

# 打印数组
print(数据)

# 输出结果为：
#[(b'张三', 20) (b'李四', 30)]