结构化2D Numpy数组:设置列名和行名

结构化2D Numpy数组是一种多维数组，其中每个元素都可以具有不同的数据类型。它类似于表格或电子表格，可以通过设置列名和行名来标识和访问数据。

优势：

1. 灵活性：结构化2D Numpy数组可以存储不同类型的数据，使得数据处理更加灵活。
2. 效率：Numpy数组在处理大规模数据时具有高效的计算和存储性能。
3. 数据分析：结构化2D Numpy数组适用于数据分析和统计计算，可以进行各种数据操作和运算。

应用场景：

1. 数据分析和处理：结构化2D Numpy数组可以用于处理和分析大规模的结构化数据，如金融数据、销售数据等。
2. 机器学习和数据挖掘：Numpy数组是机器学习和数据挖掘中常用的数据结构，可以用于构建和训练模型。
3. 科学计算：结构化2D Numpy数组在科学计算领域广泛应用，如物理学、生物学、天文学等。

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