np.ndarray是否具有携带轴标签的功能？

假设我有一个二维数组，其维度是时间和速度。我实际上希望在对象中嵌入两个轴标签（时间和速度值），以便每当我对数组进行操作（例如，切片甚至绘图）时，该对象就可以处理轴。

搜索了一段时间后，我什么都没找到。我本人将要自己开始编写此类课程，然后考虑在这里提问，以防万一我错过了一些东西。

谢谢

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鉴于到目前为止的评论和答案，我想我还没有解释清楚自己的意思，或者只是由于示例[时间，速度]过于简化而使我想要的背后的原因不清楚。

在我工作的领域，通常有多个传感器的记录，然后对数据进行分段，以便您拥有多个采样/事件。如果每个传感器跨时间捕获一维信号，则一个传感器的维数为[Sensor，Event，Time]（维度本身隐含在数据中）。

当使用纯numpy.ndarray时，您将得到变量：data，一个带有记录数据的3-D数组；sensor一维np.recarray，其中包含每个传感器的所有信息（例如名称，位置等）；event一维np.recarray，其中包含每个样本/事件的所有信息（例如，类型，偏移量，...）；和时间，一个带有时间值的向量。

我想要的是将所有信息都放在一个对象中mydata，而不用担心基本操作（切片）。这样就mydata[0:3, 1:10]可以相应地切片相应的尺寸。

我同意，诸如绘图之类的事情将是特定于数据的，但是我将很高兴为此类对象的子类编写一些额外的功能（例如plot）。

为什么这会有用？

可读性：比较

data1 = data[0:3, 1:10]
sensor1 = sensor[0:3]
event1 = event[1:10]
time1 = time

一个简单的

mydata1 = mydata[0:3, 1:10]

维护：第二种选择显然更易于维护，并且在对所有相关变量进行正确切片时更不容易出错。

便利性：将所有这些信息放在同一位置允许在类中集成有用和强大的功能。例如，如果创建时间序列的派生类（强制具有时间轴），则可以运行特定于时间的函数，而无需指定时间或采样频率（因为此信息在对象本身之内）。想法是要有一个带有轴标记的基类，并且在必要时自然会出现特定的子类（例如，一个用于时间序列，一个用于视频，一个用于地形信息等），并包含特殊功能。

接近但不完全

正如@ user2357112所提到的，Pandas的DataFrame与我正在寻找的接近。但是，除了ND数组仍处于实验状态这一事实之外，它似乎太像表行为（针对我到目前为止所读的内容），例如，对第一维的处理方式与其他维不同（项目与列） ）。

这值得么？

上面的内容看似微不足道，也不值得付出努力，但是几年前我使用这种功能对np.ndarray的子​​类进行了编程，可以向您保证，这使我的生活和代码变得如此轻松！（具体应用类似于上面的示例[传感器，样品，时间]）。但是当我学习python时，那又回到了以前，而我编写代码的方式并不是您所说的那么漂亮。它还有一些基本故障，例如轴标签未遵循与np.ndarray相同的共享内存规则。

在开始重写这个东西并将它公开之前，我想知道是否还有类似的东西。