Python 在Numpy中使用结构化数组而不是使用多个数组的优缺点是什么？

我希望使用Numpy以高效的方式收集具有相同属性的对象。我不知道在使用一个或几个数组之间选择什么

例如，让我们考虑一个对象<代码>项目< /Code >及其属性<代码> ID <代码>（4字节无符号整数），<代码>名称<代码>（20个Unicode字符），<代码>价格< /Code >（4字节浮点）。 使用结构化数组：

import numpy as np
item_dtype = np.dtype([('id', 'u4'), ('name', 'U20'), ('price', 'f4')])

# Populate:
raw_items = [(12, 'Bike', 180.54), (33, 'Helmet', 46.99)]
my_items_a = np.array(raw_items, dtype=item_dtype)

# Access:
my_items_a[0] # first item
my_items_a['price'][1] # price of second item

使用多个数组，封装在一个类中以方便：

class Items:
    def __init__(self, raw_items):
       n = len(raw_items)

       id, name, price = zip(*raw_items)

       self.id = np.array(id, dtype='u4')
       self.name = np.array(name, dtype='U20')
       self.price = np.array(price, dtype='f4')

# Populate:
my_items_b = Items(raw_items)

# Access:
(my_items_b.id[0], my_items_b.name[0], my_items_b.price[0]) # first item
my_items_b.price[1] # price of second item

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这两种方法的优缺点是什么？当使用一个而不是另一个时？谢谢

至少有一点需要考虑

一般来说，构造内存布局是一个好主意，这样当您访问某个内存位置时，您就有机会访问附近的位置。这将提高缓存性能

因此，无论数据的逻辑意义如何：

>P>如果你有很多操作，你将计算一个记录的所有字段，然后计算下一个记录的所有字段等等，那么你可以考虑记录。
>P>如果你有很多操作，你将在某个字段上计算某个字段的所有条目，然后为所有条目的其他字段计算其他内容，那么你可以考虑几个数组。

除此之外，还有代码清晰性和易维护性的问题，因此这不是一个硬性规定。此外，一般情况下，YMMV，因此您应该配置不同的选项和仪器。

一些时间测试：