NumPy में कई डेटाटाइप के साथ ऐरे का संयोजन

प्रत्येक कॉलम में संबंधित डेटाटाइप के साथ अलग-अलग डेटाटाइप वाले ऐरे को एक ही ऐरे में संयोजित करने की इच्छा उत्पन्न होती है एक चुनौती. एक सामान्य दृष्टिकोण, np.concatate() का उपयोग करते हुए, दुर्भाग्य से संपूर्ण सरणी को स्ट्रिंग डेटाटाइप में परिवर्तित कर देता है, जिससे मेमोरी अक्षमताएं हो जाती हैं।

इस सीमा को दूर करने के लिए, एक व्यवहार्य समाधान में रिकॉर्ड सरणी या संरचित सरणी को नियोजित करना शामिल है।

रिकॉर्ड सारणी

रिकॉर्ड सारणी विशेषताओं के माध्यम से व्यक्तिगत डेटा फ़ील्ड तक पहुंचने की अनुमति देती है। प्रत्येक फ़ील्ड के डेटाटाइप को निर्दिष्ट करके, एकाधिक डेटाटाइप को एक ही सरणी में जोड़ा जा सकता है:

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)

आउटपुट:

rec.array([('a', 0), ('b', 1), ('c', 2), ('d', 3), ('e', 4)], 
      dtype=[('keys', '|S1'), ('data', '<i8')])

संरचित सारणी

संरचित सारणी हैं समान, प्रत्येक कॉलम के डेटाटाइप को परिभाषित करने की क्षमता प्रदान करता है। हालाँकि, वे रिकॉर्ड ऐरे जैसी विशेषता पहुंच का समर्थन नहीं करते हैं:

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

print(arr)

आउटपुट:

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

रिकॉर्ड और संरचित सारणियों के बीच चयन

रिकॉर्ड सरणियों और संरचित सरणियों के बीच का चुनाव व्यक्तिगत उपयोग के मामलों पर निर्भर करता है। रिकॉर्ड सरणियाँ विशेषता पहुंच के साथ सुविधा प्रदान करती हैं, जबकि अधिक जटिल डेटा संरचनाओं के लिए संरचित सरणियों को प्राथमिकता दी जा सकती है। दोनों दृष्टिकोण NumPy में विभिन्न डेटाप्रकारों के साथ सरणियों को संयोजित करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करते हैं, जो डेटा हेरफेर में लचीलापन और दक्षता प्रदान करते हैं।