具有命名轴和命名索引的NumPy数组。
项目描述
科学家、工程师、数学家和统计学家不仅处理矩阵；他们经常处理结构化数据，就像你在表中找到的那样。然而，Numpy中缺少这种功能，并且有一些努力试图创建一些来填补空白。这是其中之一。
Datarray提供了一个Numpy ndarrays的子类，支持
各个维度（轴）可以用有意义的描述进行标记
每个轴都有标记的刻度
通过命名轴进行索引和切片
可以使用刻度标签而不是仅整数来对任何轴进行索引
减少操作（如.sum、.mean等）支持命名轴参数，而不仅仅是整数索引。
先例
无特定顺序
xray - 与本包精神非常接近，xray实现了命名的高维数组轴和刻度标签。它与（并且依赖于）Pandas集成；
pandas 基于一系列类似DataFrame的数据类型。
Tabular 实现了一种受电子表格启发的数据类型，具有行/列，csv等IO，以及复杂的表格操作。
scikits.statsmodels 听起来像它有一些我们希望最终在datarray等基础上实现的功能，而Skipper 似乎对这类东西也很感兴趣。
scikits.timeseries 还有一个针对时间序列的特定对象，这在某种程度上让人联想到标记数组。
pandas 基于一系列类似DataFrame的数据类型。
pydataframe 应该是R的data.frame的克隆。
larry 或“标记数组”，经常在pandas的讨论中出现。
divisi 包含标记稀疏数组和密集数组。
pymvpa 提供了一个Dataset类，封装了数据以及与前两个维度（样本和特征）长度相匹配的属性集。Dataset不是numpy数组的子类，以便允许其他数据结构（例如稀疏矩阵）。
ptsa 继承自ndarray，提供按维度提供的属性，旨在简化基于轴属性值的切片/索引。
项目目标
在numpy核心中获得类似的功能；
坚持基本功能，以便scikits.statsmodels等项目可以将其用作基本数据类型；
创建一个简单的、易于理解的接口，不会引起混淆；
哦，还要确保基本numpy数组仍然可用。
代码
您可以在GitHub上找到我们的源代码和一键下载；
最新发布的版本始终可以从pypi获取。
支持
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下载文件
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源代码分发
构建分发
datarray-0.1.0.zip 的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
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| MD5 | 18eaa47c5ad90f4db5a2a573e1f9d159 |
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datarray-0.1.0.tar.gz 的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 4461e179210af427f17848bcf60a315b11e155732f9cd345c78c5d269946dfc9 |
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datarray-0.1.0-py3-none-any.whl 的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | d89f97b5e9fa9b14809b4db3e16462ccd752a80a23b53e86facba9f14473f5c6 |
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datarray-0.1.0-py2-none-any.whl 的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 73b9d69286ea0a4e7984335067abd231e59bfb72bbdb2d0430d07f14b086fd7f |
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