Python之NumPy详解(一)

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NumPy简介

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:

  • 一个强大的N维数组对象 ndarray
  • 广播功能函数
  • 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
  • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

NumPy应用

NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。

相关连接

NumPy Ndarray 对象

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成:

  • 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。
  • 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
  • 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。
  • 一个跨度元组(stride),其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要”跨过”的字节数。

ndarray 的内部结构:


ndarry内部结构

跨度可以是负数,这样会使数组在内存中后向移动,切片中 obj[::-1]obj[:,::-1] 就是如此。
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可:
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
参数说明:

名称描述
object数组或嵌套的数列
dtype数组元素的数据类型,可选
copy对象是否需要复制,可选
order创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认)
subok默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin指定生成数组的最小维度

NumPy 数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称描述
bool_布尔型数据类型(True 或者 False)
int_默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
intc与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
intp用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
int8字节(-128 to 127)
int16整数(-32768 to 32767)
int32整数(-2147483648 to 2147483647)
int64整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8无符号整数(0 to 255)
uint16无符号整数(0 to 65535)
uint32无符号整数(0 to 4294967295)
uint64无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_float64 类型的简写
float16半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
float32单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
complex_complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖如下几个方面:

  • 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象)
  • 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储)
  • 数据的字节顺序(小端法或大端法)
  • 在结构化类型的情况下,字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
  • 如果数据类型是子数组,它的形状和数据类型

字节顺序是通过对数据类型预先设定”<“或”>”来决定的。”<“意味着小端法(最小值存储在最小的地址,即低位组放在最前面)。”>”意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址,即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的:
numpy.dtype(object, align, copy)

  • object – 要转换为的数据类型对象
  • align – 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体。
  • copy – 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用

本文源地址:墨言酥语

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