Numpy 的结构化数组与 xarray (xray) 有什么区别？

Question

Numpy 结构化数组命名字段 与 xarray（xray）N 维标记数组有什么区别？

Answer 1

来自 关于结构化数组的 numpy 文档：

结构化数据类型[即结构化 numpy 数组]被设计为能够模仿 C 语言中的“结构”，并共享类似的内存布局。它们用于与 C 代码交互以及对结构化缓冲区进行低级操作，例如解释二进制 blob。为此，它们支持特殊功能，例如子数组、嵌套数据类型和联合，并允许控制结构的内存布局。

想要操作表格数据（例如存储在 csv 文件中）的用户可能会发现其他更合适的 pydata 项目，例如 xarray、pandas 或 DataArray。它们为表格数据分析提供了高级界面，并针对该用途进行了更好的优化。例如，相比之下，numpy 中结构化数组的类似 C 结构的内存布局可能会导致较差的缓存行为。