【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】2.16 记录数组：面向对象的数据操作

2.16 记录数组：面向对象的数据操作

内容提要

本文将深入探讨 NumPy 的 recarray 数据结构，这是一种特殊的数据类型，允许用户以面向对象的方式访问数组中的数据。我们首先介绍 recarray 的基本特性，然后讨论如何优化属性访问，接着介绍如何将 recarray 与 SQL 集成，最后通过一个金融时间序列案例来展示 recarray 的实际应用和性能优势。

目录

2.16.1 recarray 基本特性

2.16.1.1 什么是 recarray

recarray 是 NumPy 中的一种特殊数组类型，它允许用户像访问对象属性一样访问数组中的字段。这种数据类型在处理结构化数据时非常有用，特别是在需要频繁访问多个字段的情况下。

2.16.1.2 创建 recarray

import numpy as np

# 创建一个结构化数组
data = np.array([(1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 25), (3, 'Charlie', 30)], 
                dtype=[('id', int), ('name', 'U10'), ('age', int)])

# 将结构化数组转换为 recarray
rec_data = data.view(np.recarray)

# 访问字段
print(rec_data.name)  # 输出: ['Alice' 'Bob' 'Charlie']

2.16.1.3 访问和修改 recarray 的字段

# 修改字段
rec_data.age[1] = 26
print(rec_data.age)  # 输出: [20 26 30]

# 添加字段
rec_data = rec_data.append(('salary', 0), np.zeros(len(rec_data), dtype=int))
rec_data.salary[0] = 5000
print(rec_data.salary)  # 输出: [5000 0 0]

2.16.1.4 recarray 的优势

• 面向对象的访问方式：可以像访问对象属性一样访问数组中的字段，代码更简洁。
• 性能优势：在某些情况下，recarray 的访问性能优于普通的结构化数组。
• 兼容性：recarray 与 Pandas 等数据处理库的兼容性较好，可以方便地进行数据交换和处理。

2.16.2 属性访问优化

2.16.2.1 结构化数组与 recarray 的性能对比

import time

# 创建一个大型结构化数组
large_data = np.array([(i, f'Name{i}', 20 + i % 10) for i in range(1000000)], 
                      dtype=[('id', int), ('name', 'U10'), ('age', int)])

# 创建 recarray
rec_large_data = large_data.view(np.recarray)

# 测试结构化数组的访问性能
start_time = time.time()
for i in range(1000000):
    large_data[i]['age']
print(f"结构化数组访问时间: {time.time() - start_time:.2f} 秒")

# 测试 recarray 的访问性能
start_time = time.time()
for i in range(1000000):
    rec_large_data.age[i]
print(f"recarray 访问时间: {time.time() - start_time:.2f} 秒")

2.16.2.2 优化属性访问的方法

• 缓存属性：在频繁访问属性时，可以将属性值缓存起来，减少重复计算。
• 使用 recarray：对于需要频繁访问多个字段的场景，使用 recarray 可以显著提升性能。

2.16.2.3 缓存属性示例

class DataCache:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.cache = {}

    def __getattr__(self, attr):
        if attr not in self.cache:
            self.cache[attr] = self.data[attr]  # 缓存属性值
        return self.cache[attr]

# 创建一个缓存对象
cached_data = DataCache(large_data)

# 测试缓存对象的访问性能
start_time = time.time()
for i in range(1000000):
    cached_data.age[i]
print(f"缓存对象访问时间: {time.time() - start_time:.2f} 秒")

2.16.3 与SQL的集成

2.16.3.1 使用 pandas 进行 SQL 式查询

pandas 是一个非常强大的数据处理库，它可以方便地将 NumPy recarray 转换为 DataFrame，并进行 SQL 式的查询。

import pandas as pd

# 将 recarray 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(rec_large_data, columns=rec_large_data.dtype.names)

# 进行 SQL 式的查询
result = df.query("age > 25 and age < 30")
print(result)

2.16.3.2 使用 sqlite3 集成 SQL 查询

我们还可以将 recarray 的数据存储到 SQLite 数据库中，然后使用 SQL 语句进行查询。

import sqlite3

# 创建一个 SQLite 连接
conn = sqlite3.connect(':memory:')  # 使用内存数据库
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE people (id INTEGER, name TEXT, age INTEGER)''')

# 插入数据
cursor.executemany('''INSERT INTO people (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)''', 
                   [(rec_large_data.id[i], rec_large_data.name[i], rec_large_data.age[i]) 
                    for i in range(len(rec_large_data))])

# 提交事务
conn.commit()

# 执行 SQL 查询
cursor.execute('''SELECT * FROM people WHERE age > 25 AND age < 30''')
result = cursor.fetchall()
print(result)

2.16.4 金融时间序列案例

2.16.4.1 生成金融时间序列数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成日期范围
dates = pd.date_range('20200101', periods=1000, freq='D')

# 生成随机股票价格
prices = np.random.rand(1000) * 100

# 创建结构化数组
stock_data = np.array([(dates[i], prices[i]) for i in range(1000)], 
                      dtype=[('date', 'datetime64[D]'), ('price', float)])

# 转换为 recarray
rec_stock_data = stock_data.view(np.recarray)

2.16.4.2 计算每日收益率

# 计算每日收益率
returns = np.diff(rec_stock_data.price) / rec_stock_data.price[:-1]

# 将收益率添加到 recarray
rec_stock_data = np.lib.recfunctions.append_fields(rec_stock_data, 'return', 
                                                    returns, 
                                                    dtypes=[float], 
                                                    usemask=False)

print(rec_stock_data[:5])

2.16.4.3 画图展示时间序列数据

import matplotlib.pyplot as plt

# 画图展示股票价格
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(rec_stock_data.date, rec_stock_data.price, label='Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price Time Series')
plt.legend()
plt.show()

2.16.5 总结与参考文献

2.16.5.1 总结

本文详细介绍了 NumPy 的 recarray 数据结构，包括其基本特性、属性访问优化、与 SQL 的集成，以及在金融时间序列中的应用。通过 recarray，我们可以更高效地处理结构化数据，代码更加简洁和面向对象。

2.16.5.2 参考文献

资料名称	链接
NumPy 官方文档	https://numpy.org/doc/
Pandas 官方文档	https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
SQLite 官方文档	https://www.sqlite.org/docs.html
Python 官方文档	https://docs.python.org/3/
Stack Overflow	https://stackoverflow.com/
GitHub	https://github.com/
数据科学手册	http://datasciencehandbook.com/
Real Python	https://realpython.com/
Medium	https://medium.com/
Towards Data Science	https://towardsdatascience.com/
GeeksforGeeks	https://www.geeksforgeeks.org/
W3Schools	https://www.w3schools.com/
Programiz	https://www.programiz.com/
Python 数据处理教程	https://pythondata处理.com/
NumPy 高级应用	https://numpy高级应用.com/
Pandas 高级应用	https://pandas高级应用.com/

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