概述

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“broadcast is a compound -- native English speakers can see that it's " broad" + "cast" = "cast (scatter,distribute) broadly,I guess "cast (scatter,distribute) broadly" probably is closer to the meaning（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：

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：

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。　　　 

>>> from numpy import * 　　　 
>>> a = array( [2,3,4] )　　　 
>>> a 
  array([2,4]) 
>>> 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(1,2,4)  # 错误 
>>> a = array([1,4]) # 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( [ (1.5,3),(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.]]) 
>>> d.dtype.itemsize 
8 

也可以自己制定数组中元素的类型

>>> ones( (2,4),dtype=int16 ) #手动指定数组中元素类型 
   array([[[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]]) 

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(0,0.5) 
  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(-1,5) 
    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

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([0,4,6],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：

>>> a = arange(6)             # 1d array 
>>> print a 
  [0 1 2 3 4 5] 
　　　 
>>> b = arange(12).reshape(4,3)      # 2d array 
>>> print b 
  [[ 0 1 2] 
  [ 3 4 5] 
  [ 6 7 8] 
  [ 9 10 11]]　　　 
>>> c = arange(24).reshape(2,4)     # 3d array 
>>> print c 
  [[[ 0 1 2 3] 
  [ 4 5 6 7] 
  [ 8 9 10 11]] 
　　　 
  [[12 13 14 15] 
  [16 17 18 19] 
  [20 21 22 23]]] 

 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：　　　

>>> print arange(10000) 
　　　[  0  1  2 ...,9997 9998 9999] 
　　　 
>>> print arange(10000).reshape(100,100) 
　　　[[  0  1  2 ...,97  98  99] 
　　　 [ 100 101 102 ...,197 198 199] 
　　　 [ 200 201 202 ...,297 298 299] 
　　　 ...,　　　 [9700 9701 9702 ...,9797 9798 9799] 
　　　 [9800 9801 9802 ...,9897 9898 9899] 
　　　 [9900 9901 9902 ...,9997 9998 9999]] 

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编程小技巧。

总结

以上是编程之家为你收集整理的深入理解NumPy简明教程---数组1全部内容，希望文章能够帮你解决深入理解NumPy简明教程---数组1所遇到的程序开发问题。

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