NumPy简明教程之二

本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨。首先介绍自定义类型的数组，接着数组的组合，最后介绍数组复制方面的问题。

自定义结构数组

通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型。在NumPy中定义结构的方法如下：

定义结构类型名称；定义字段名称，标明字段数据类型。

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student= dtype({'names':['name', 'age', 'weight'], 'formats':['S32', 'i','f']}, align = True)  

这里student是自定义结构类型的名称，使用dtype函数创建，在第一个参数中，'names'和'formats'不能改变，names中列出的是结构中字段名称，formats中列出的是对应字段的数据类型。S32表示32字节长度的字符串，i表示32位的整数，f表示32位长度的浮点数。最后一个参数为True时，表示要求进行内存对齐。

字段中使用NumPy的字符编码来表示数据类型。更详细的数据类型见下表。

数据类型	字符编码
整数	i
无符号整数	u
单精度浮点数	f
双精度浮点数	d
布尔值	b
复数	D
字符串	S
Unicode	U
Void	V

在定义好结构类型之后，就可以定义以该类型为元素的数组了：

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a= array([(“Zhang”, 32, 65.5), (“Wang”, 24, 55.2)], dtype =student)  

除了在每个元素中依次列出对应字段的数据外，还需要在array函数中最后一个参数指定其所对应的数据类型。

注：例子来源于张若愚的Python科学计算艺术的29页。更多关于dtype的内容请参考《NumPy
for Beginner》一书的第二章。

组合函数

这里介绍以不同的方式组合函数。首先创建两个数组：

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>>> a = arange(9).reshape(3,3)  

>>> a  

array([[0, 1, 2],  

           [3, 4, 5],  

           [6, 7, 8]])  

>>> b = 2 * a  

>>> b  

array([[ 0, 2, 4],  

       [ 6, 8, 10],  

       [12, 14, 16]])  

水平组合

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>>> hstack((a, b))  

array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4],  

       [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],  

       [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])  

也可通过concatenate函数并指定相应的轴来获得这一效果：

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>>> concatenate((a, b), axis=1)  

array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4],  

       [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],  

       [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])  

垂直组合

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>>> vstack((a, b))  

array([[ 0, 1, 2],  

       [ 3, 4, 5],  

       [ 6, 7, 8],   

       [ 0, 2, 4],  

       [ 6, 8, 10],  

       [12, 14, 16]])  

同样，可通过concatenate函数，并指定相应的轴来获得这一效果。

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>>> concatenate((a, b), axis=0)  

array([[ 0, 1, 2],  

       [ 3, 4, 5],  

       [ 6, 7, 8],  

       [ 0, 2, 4],  

       [ 6, 8, 10],  

       [12, 14, 16]])  

深度组合

另外，还有深度方面的组合函数dstack。顾名思义，就是在数组的第三个轴（即深度）上组合。如下：

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>>> dstack((a, b))  

array([[[ 0, 0],  

        [ 1, 2],  

        [ 2, 4]],  

  

       [[ 3, 6],  

        [ 4, 8],  

        [ 5, 10]],  

  

       [[ 6, 12],  

        [ 7, 14],  

        [ 8, 16]]])  

仔细观察，发现对应的元素都组合成一个新的列表，该列表作为新的数组的元素。

行组合

行组合可将多个一维数组作为新数组的每一行进行组合：

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>>> one = arange(2)  

>>> one  

array([0, 1])  

>>> two = one + 2  

>>> two  

array([2, 3])  

>>> row_stack((one, two))  

array([[0, 1],  

       [2, 3]])  

对于2维数组，其作用就像垂直组合一样。

列组合

列组合的效果应该很清楚了。如下：

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>>> column_stack((oned, twiceoned))  

array([[0, 2],  

       [1, 3]])  

对于2维数组，其作用就像水平组合一样。

分割数组

在NumPy中，分割数组的函数有hsplit、vsplit、dsplit和split。可将数组分割成相同大小的子数组，或指定原数组分割的位置。

水平分割

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>>> a = arange(9).reshape(3,3)  

>>> a  

array([[0, 1, 2],  

       [3, 4, 5],  

       [6, 7, 8]])  

>>> hsplit(a, 3)  

[array([[0],  

       [3],  

       [6]]),  

 array([[1],  

       [4],  

       [7]]),  

 array([[2],  

       [5],  

       [8]])]  

也调用split函数并指定轴为1来获得这样的效果：

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split(a, 3, axis=1)  

垂直分割

垂直分割是沿着垂直的轴切分数组：

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>>> vsplit(a, 3)  

>>> [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]  

同样，也可通过solit函数并指定轴为1来获得这样的效果：

[python] view
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>>> split(a, 3, axis=0)  

面向深度的分割

dsplit函数使用的是面向深度的分割方式：

[python] view
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>>> c = arange(27).reshape(3, 3, 3)  

>>> c  

array([[[ 0,  1,  2],  

        [ 3,  4,  5],  

        [ 6,  7,  8]],  

  

       [[ 9, 10, 11],  

        [12, 13, 14],  

        [15, 16, 17]],  

  

       [[18, 19, 20],  

        [21, 22, 23],  

        [24, 25, 26]]])  

>>> dsplit(c, 3)  

[array([[[ 0],  

        [ 3],  

        [ 6]],  

  

       [[ 9],  

        [12],  

        [15]],  

  

       [[18],  

        [21],  

        [24]]]),  

 array([[[ 1],  

        [ 4],  

        [ 7]],  

  

       [[10],  

        [13],  

        [16]],  

  

       [[19],  

        [22],  

        [25]]]),  

 array([[[ 2],  

        [ 5],  

        [ 8]],  

  

       [[11],  

        [14],  

        [17]],  

  

       [[20],  

        [23],  

        [26]]])]  

复制和镜像（View）

　　　当运算和处理数组时，它们的数据有时被拷贝到新的数组有时不是。这通常是新手的困惑之源。这有三种情况:

完全不复制

　　　简单的赋值，而不复制数组对象或它们的数据。

[python] view
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>>> a = arange(12)  

>>> b = a      #不创建新对象  

>>> b is a           # a和b是同一个数组对象的两个名字  

True  

>>> b.shape = 3,4    #也改变了a的形状  

>>> a.shape  

(3, 4)  

 　　　Python 传递不定对象作为参考4，所以函数调用不拷贝数组。

[python] view
plain copy

>>> def f(x):  

...     print id(x)  

...  

>>> id(a)       #id是一个对象的唯一标识  

148293216  

>>> f(a)  

148293216  

视图(view)和浅复制

　　　不同的数组对象分享同一个数据。视图方法创造一个新的数组对象指向同一数据。

[python] view
plain copy

>>> c = a.view()  

>>> c is a  

False  

>>> c.base is a      #c是a持有数据的镜像  

True  

>>> c.flags.owndata  

False  

>>>  

>>> c.shape = 2,6    # a的形状没变  

>>> a.shape  

(3, 4)  

>>> c[0,4] = 1234        #a的数据改变了  

>>> a  

array([[   0,    1,    2,    3],  

       [1234,    5,    6,    7],  

       [   8,    9,   10,   11]])  

切片数组返回它的一个视图：

[python] view
plain copy

>>> s = a[ : , 1:3]     # 获得每一行1，2处的元素  

>>> s[:] = 10           # s[:] 是s的镜像。注意区别s=10 and s[:]=10  

>>> a  

array([[   0,   10,   10,    3],  

       [1234,   10,   10,    7],  

       [   8,   10,   10,   11]])  

深复制

 　　这个复制方法完全复制数组和它的数据。

[python] view
plain copy

>>> d = a.copy()       #创建了一个含有新数据的新数组对象  

>>> d is a  

False  

>>> d.base is a        #d和a现在没有任何关系  

False  

>>> d[0,0] = 9999  

>>> a  

array([[   0,   10,   10,    3],  

       [1234,   10,   10,    7],  

       [   8,   10,   10,   11]])