是否有一个实现，我可以根据他们的键加入两个数组？说到这一点，是在NumPy列中存储密钥的规范方法（NumPy没有'id'或'rownames'属性）？
是否有一个实现，我可以根据他们的键加入两个数组？说到这一点，是在NumPy列中存储密钥的规范方法（NumPy没有'id'或'rownames'属性）？
如果你只想使用numpy，你可以使用 结构化数组 和 lib.recfunctions.join_by 功能（见 http://pyopengl.sourceforge.net/pydoc/numpy.lib.recfunctions.html）。一个小例子：
In [1]: import numpy as np
...: import numpy.lib.recfunctions as rfn
...: a = np.array([(1, 10.), (2, 20.), (3, 30.)], dtype=[('id', int), ('A', float)])
...: b = np.array([(2, 200.), (3, 300.), (4, 400.)], dtype=[('id', int), ('B', float)])
In [2]: rfn.join_by('id', a, b, jointype='inner', usemask=False)
Out[2]:
array([(2, 20.0, 200.0), (3, 30.0, 300.0)],
dtype=[('id', '<i4'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8')])
另一种选择是使用 大熊猫 （文件）。我没有使用它的经验，但它提供了比标准numpy更强大的数据结构和功能，“使用”关系“或”标记“数据既简单又直观”。它肯定有加入和合并功能（例如见 http://pandas.sourceforge.net/merging.html#joining-on-a-key）。
如果你只想使用numpy，你可以使用 结构化数组 和 lib.recfunctions.join_by 功能（见 http://pyopengl.sourceforge.net/pydoc/numpy.lib.recfunctions.html）。一个小例子：
In [1]: import numpy as np
...: import numpy.lib.recfunctions as rfn
...: a = np.array([(1, 10.), (2, 20.), (3, 30.)], dtype=[('id', int), ('A', float)])
...: b = np.array([(2, 200.), (3, 300.), (4, 400.)], dtype=[('id', int), ('B', float)])
In [2]: rfn.join_by('id', a, b, jointype='inner', usemask=False)
Out[2]:
array([(2, 20.0, 200.0), (3, 30.0, 300.0)],
dtype=[('id', '<i4'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8')])
另一种选择是使用 大熊猫 （文件）。我没有使用它的经验，但它提供了比标准numpy更强大的数据结构和功能，“使用”关系“或”标记“数据既简单又直观”。它肯定有加入和合并功能（例如见 http://pandas.sourceforge.net/merging.html#joining-on-a-key）。