深入理解NumPy简明教程---数组1
目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能，几乎所有中文文档都翻译为“广播”。而NumPy的开发者之一，回复到“broadcastisacompound--nativeEnglishspeakerscanseethatit's"broad"+"cast"="cast(scatter,distribute)broadly,Iguess"cast(scatter,distribute)broadly"probablyisclosertothemeaning（NumPy中的含义）"。有鉴于此，我打算启动一个项目，以我对NumPy使用以及源码层面的了解编写一个系列的教程。
NumPy数组
NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：
- 实际的数据
- 描述这些数据的元数据
大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。
关于NumPy数组有几点必需了解的：
- NumPy数组的下标从0开始。
- 同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
NumPy数组属性
在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有：
- ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）。
- ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。
- ndarray.size：数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。
- ndarray.dtype：表示数组中元素类型的对象，可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。
- ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits，每个字节长度为8，所以64/8，占用8个字节），又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4（32/8）。
- ndarray.data：包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
创建数组
先来介绍创建数组。创建数组的方法有很多。如可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来。
>>>fromnumpyimport*
>>>a=array([2,3,4])
>>>a
array([2,3,4])
>>>a.dtype
dtype('int32')
>>>b=array([1.2,3.5,5.1])
>>>b.dtype
dtype('float64')
使用array函数创建时，参数必须是由方括号括起来的列表，而不能使用多个数值作为参数调用array。
>>>a=array(1,2,3,4)#错误 >>>a=array([1,2,3,4])#正确
可使用双重序列来表示二维的数组，三重序列表示三维数组，以此类推。
>>>b=array([(1.5,2,3),(4,5,6)]) >>>b array([[1.5,2.,3.], [4.,5.,6.]])
可以在创建时显式指定数组中元素的类型
>>>c=array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) >>>c array([[1.+0.j,2.+0.j], [3.+0.j,4.+0.j]])
通常，刚开始时数组的元素未知，而数组的大小已知。因此，NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数。这些函数有助于满足除了数组扩展的需要，同时降低了高昂的运算开销。
用函数zeros可创建一个全是0的数组，用函数ones可创建一个全为1的数组，函数empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。
可以哟娜特d.dtype.itemsize来查看数组中元素占用的字节数目。
>>>d=zeros((3,4))
>>>d.dtype
dtype('float64')
>>>d
array([[0.,0.,0.,0.],
[0.,0.,0.,0.],
[0.,0.,0.,0.]])
>>>d.dtype.itemsize
8
也可以自己制定数组中元素的类型
>>>ones((2,3,4),dtype=int16)#手动指定数组中元素类型 array([[[1,1,1,1], [1,1,1,1], [1,1,1,1]], [[1,1,1,1], [1,1,1,1], [1,1,1,1]]],dtype=int16) >>>empty((2,3)) array([[2.65565858e-316,0.00000000e+000,0.00000000e+000], [0.00000000e+000,0.00000000e+000,0.00000000e+000]])
NumPy提供一个类似arange的函数返回一个数列形式的数组:
>>>arange(10,30,5) array([10,15,20,25])
以10开始，差值为5的等差数列。该函数不仅接受整数，还接受浮点参数：
>>>arange(0,2,0.5) array([0.,0.5,1.,1.5])
当arange使用浮点数参数时，由于浮点数精度有限，通常无法预测获得的元素个数。因此，最好使用函数linspace去接收我们想要的元素个数来代替用range来指定步长。linespace用法如下，将在通用函数一节中详细介绍。
>>>numpy.linspace(-1,0,5) array([-1.,-0.75,-0.5,-0.25,0.])
数组中的元素是通过下标来访问的，可以通过方括号括起一个下标来访问数组中单一一个元素，也可以以切片的形式访问数组中多个元素。关于切片访问，将在切片一节介绍。
知识点：NumPy中的数据类型
对于科学计算来说，Python中自带的整型、浮点型和复数类型远远不够，因此NumPy中添加了许多数据类型。如下：
NumPy中的基本数据类型
bool
用一个字节存储的布尔类型（True或False）
inti
由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）
int8
一个字节大小，-128至127
int16
整数，-32768至32767
int32
整数，-2**31至2**32-1
int64
整数，-2**63至2**63-1
uint8
无符号整数，0至255
uint16
无符号整数，0至65535
uint32
无符号整数，0至2**32-1
uint64
无符号整数，0至2**64-1
float16
半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位
float32
单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位
float64或float
双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位
complex64
复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128或complex
复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部
NumPy类型转换方式如下：
>>>float64(42) 42.0 >>>int8(42.0) 42 >>>bool(42) True >>>bool(42.0) True >>>float(True) 1.0
许多函数的参数中可以指定参数的类型，当然，这个类型参数是可选的。如下：
>>>arange(7,dtype=uint16) array([0,1,2,3,4,5,6],dtype=uint16)
输出数组
当输出一个数组时，NumPy以特定的布局用类似嵌套列表的形式显示：
- 第一行从左到右输出
- 每行依次自上而下输出
- 每个切片通过一个空行与下一个隔开
- 一维数组被打印成行，二维数组成矩阵，三维数组成矩阵列表。
>>>a=arange(6)#1darray >>>printa [012345] >>>b=arange(12).reshape(4,3)#2darray >>>printb [[012] [345] [678] [91011]] >>>c=arange(24).reshape(2,3,4)#3darray >>>printc [[[0123] [4567] [891011]] [[12131415] [16171819] [20212223]]]
reshape将在下一篇文章中介绍
如果一个数组太长，则NumPy自动省略中间部分而只打印两端的数据：
>>>printarange(10000) [012...,999799989999] >>>printarange(10000).reshape(100,100) [[012...,979899] [100101102...,197198199] [200201202...,297298299] ..., [970097019702...,979797989799] [980098019802...,989798989899] [990099019902...,999799989999]]
可通过设置printoptions参数来禁用NumPy的这种行为并强制打印整个数组。
set_printoptions(threshold='nan')
这样，输出时数组的所有元素都会显示出来。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。