Python numpy中的ndarray介绍
作者:盆友圈的小可爱 发布时间:2022-11-06 19:17:59
在上一期python numpy 模块中对概述介绍了numpy 模块安装、使用方法、特点等入门知识。
numpy 模块是一个开源的第三方Python库,常用于科学和工程领域,是科学Python和PyData 生态系统的核心。
numpy 模块易学易用的特点,基本上覆盖了初学者到先进科学研究员的所有人群。
numpy 模块除了在matplotlib上应用,它还在
Pandas
、Scipy
、scikit-learn
等科学Python中。numpy 模块也包含多维数组和矩阵数据结构,它专门提供了具有n维数组对象的
ndarray
,以及对其进行有效操作的方法。numpy 模块也可用于对数组执行各种数学运算,提供高级数学函数库,以及数组和矩阵的操作。
众所周知,numpy 模块中数组对象是其核心功能,我们本期重点来学习numpy 数组相关内容,
1. 什么是 ndarray?
ndarray 概念
数组是numpy 模块核心数据结构。数组是值的网络,它的内部包含有原始数据、如何定义元素以及如何解释元素的信息。我们可以使用各种方式索引元素网格。
ndarray 是 numpy 模块中定义 n维数组类型。ndarray 可以描述同种类型project的集合。
同种数据类型:numpy 数组中的所有元素都是同种类类型,如int32,float64等
同大小内存空间:每个project占用相同大小内存块
同方式解释:每个project由object数据类型指定,,其中一个与每个数组相关联
可以N个整数对project进行索引
ndarray 内部关系
从数组中我们可以提取python对象表示的如索引是numpy 内置数组标量类型之一,我们可以通过使用数组标量来轻松操作复杂的数据排列。
通过以上ndarray 内部结构,我们可以看到 ndarray
主要由 dtype
、shape
、stride
组成
ndarray 指向内存映射地址的指针-data对象
ndarray 元素解释形象-dtype对象
ndarray 每个维度的元素之间的间隔-strides对象(tuple)
ndarray 对每个维度的数量和大小的描述-shape对象(tuple)
以上四个python
对象就可以在ndarray 中通过索引的方式找到指定位置的数据。
同时我们也调用np.array().flags
获取字节序、读写权限等信息,可知ndarray
底层是C和Fortran 实现的。
? C_CONTIGUOUS : True
? F_CONTIGUOUS : False
? OWNDATA : True
? WRITEABLE : True
? ALIGNED : True
? WRITEBACKIFCOPY : False
? UPDATEIFCOPY : False
2. ndarray 内存结构
ndarray 内存结构
我们通过numpy.array
方法创建一个2维数组
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
print("dim:",a.ndim)
print("strides:",a.strides)
print("dtype:",a.dtype)
print("data:",a.data)
print("shape:",a.shape)
print(a)
通过array
对象调用ndarray
标量对象,可以获知ndarray
维度大小、元素类型、间隔等信息
通过上述图,我们可以知道 ndarray 内存主要划分为两部分:
raw data: 计算机一段连续的block,存储在C或者Fortran中的数组
metdata:有关原始数组数据的信息
3. ndarray vs list
ndarray 特点
ndarray
要求所有数据都是同种类型的每个数据占用空间一样
数组中存储的数据是一段连续的空间
list 特点
可以容纳不同数据类型
list 中只存放对象的引用,再通过引用找到具体的对象
对象的物理地址并不是连续的
所以,综上所述,ndarray
查找数据运行效率比list快,同时ndarray
存储的数据是连续的一段空间,对比list 对象物理地址分散的,ndarray 比 list 更省空间。
总结:
本期对numpy 模块核心之一的ndarray 数组对象内存原理、与python list对比等知识学习。
ndarray 里的所有的project元素都是同类型数据,并且存储空间是连续的。
不管查找数据,还是存储数据,数据计算等功能,都明显优于Python list。
来源:https://juejin.cn/post/7054576233807364132
猜你喜欢
- 知识点:了解lxml模块和xpath语法的关系;了解lxml模块的使用场景;了解lxml模块的安装;了解 谷歌浏览器xpath helper
- 如何编写具有良好结构的CSS?如果在设计流程中缺乏"秩序"或"章法"是非常不利的,你得冒着风险去添加
- 下面这段代码,你知道有哪些错误吗:var g_bar = "bar";function foo(container, c
- 发帖或者回帖的时候,系统会提示银两或经验增加的效果,慢慢出现又慢慢消失,用于取代对话框的那种是如何实现的?用google的jquery ap
- 概述在本文中,我们将以深度库即 Mediapipe为基础库,以及其他计算机视觉预处理的CV2库来制作手部地标检测模型。市场上有很多关于这种问
- 用pytorch训练一个神经网络时,我们通常会很关心模型的参数总量。下面分别介绍来两种方法求模型参数一 .求得每一层的模型参数,然后自然的可
- 年前在重写淘宝旺铺里的会员卡脚本的时候,无意中发现了一个有趣的事情。代码类似:var associative_array = new Arr
- 本文实例讲述了JS+HTML5 canvas绘制验证码。分享给大家供大家参考,具体如下:css样式:<style>body{ &
- keras模型可视化:model:model = Sequential()# input: 100x100 images with 3 ch
- 本文实例讲述了Python反转序列的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:序列是python中最基本的数据结构,序列中每个元素都有一个跟位置
- Python安装过程,供大家参考,具体内容如下1.下载安装程序我们安装Python的一个重要目的是为了用IAR编译CC2640 OAD文件时
- 需求:在刷word题库的时候,答案就在题目下方,干扰复习效果,将答案字体变成白色,查看答案的时候只需要将答案背景刷黑转换需求:在word中找
- ------谁正在访问数据库?Select c.sid, c.serial#,c.username,a.object_id,b.
- 在二维矩阵间的运算:class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size
- 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。模
- 前言今天给大家分享一些Python的基础知识,想要盖好大房子,不把地基打扎实打牢怎么行呢?所以,今天咱们就来学习基础知识,这样后期学习Pyt
- 在程序中定义一个变量时,这个变量是有作用范围的,变量的作用范围被称为它的作用域。根据定义变量的位置,变量分为两种:局部变量:在函数中定义的变
- 前言如果采用前后端分离的架构开发, 后端几乎不负责任何展现界面的工作,只负责对数据进行管理 。 数据的管理,主要就是:响应前端的请求, 对数
- 本文实例为大家分享了python实现端口扫描的具体代码,供大家参考,具体内容如下今天老师上课说的内容,使用多线程+socket写一个端口扫描
- 游戏说明:一个考验您记忆力的游戏,只要两个方块的;图案能够凑成一对,最终翻开所有的图片,那么您就获胜,计算机将自动记录您的游戏时