结构化数组
2019年4月12日小于 1 分钟约 175 字
概述
NumPy的结构化数组为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储。
尽管这里列举的模式对于简单的操作非常有用,但是这些场景通常也可以用Pandas的
DataFrame
来实现。
下述生成一个空的数组容器:

- 所有的数据将被安排在一个内存块中。
- 结构化数组的方便之处在于,你可以通过索引或名称查看相应的值。
结构化数组的各种制定方式

NumPy的数据类型
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更高级的复合类型
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NumPy的结构化数组为复合的、异构的数据提供了非常有效的存储。
尽管这里列举的模式对于简单的操作非常有用,但是这些场景通常也可以用Pandas的
DataFrame
来实现。
下述生成一个空的数组容器:
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