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構造化2D Numpy配列：列と行の名前の設定

私は2次元の派手な配列を取り、列と行の名前を構造化配列として添付するための素晴らしい方法を見つけようとしています。例えば：

import numpy as np

column_names = ['a', 'b', 'c']
row_names    = ['1', '2', '3']

matrix = np.reshape((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (3, 3))

# TODO: insert magic here

matrix['3']['a']  # 7

私はこのように列を設定して使用することができました：

matrix.dtype = [(n, matrix.dtype) for n in column_names]

これでmatrix[2]['a']ですが、行の名前を変更してmatrix['3']['a']。

pythonarraysnumpystructured-array
7
freebie

私の知る限り、純粋に構造化されたNumPy配列で行に「名前を付ける」ことはできません。

しかし pandas がある場合、「インデックス」を提供することが可能です（これは基本的に「行名」のように機能します）。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> column_names = ['a', 'b', 'c']
>>> row_names    = ['1', '2', '3']

>>> matrix = np.reshape((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (3, 3))
>>> df = pd.DataFrame(matrix, columns=column_names, index=row_names)
>>> df
   a  b  c
1  1  2  3
2  4  5  6
3  7  8  9

>>> df['a']['3']      # first "column" then "row"
7

>>> df.loc['3', 'a']  # another way to index "row" and "column"
7
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MSeifert