Python中的 NumPy |第 2 组(高级)

NumPy是一个流行的Python库，用于科学计算和数据分析。它提供了一个强大的N维数组对象，以及广泛使用的通用函数和各种计算工具，可用于对这些数组执行操作。NumPy还是许多Python科学和数据库的基础，包括Pandas，SciPy和Scikit-learn等。本文介绍NumPy的高级功能。

1. 高级数组操作

1.1 矩阵乘法

矩阵乘法是NumPy的一个常用高级操作。可以使用numpy.dot()函数来进行矩阵乘法操作。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

1.2 数组转置

数组转置是将数组的行和列颠倒的操作。可以使用numpy.transpose()函数来进行数组转置操作。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = np.transpose(a)

print(b)

输出结果为：

[[1 3]
 [2 4]]

1.3 数组展平

将多维数组转为一维数组的操作称为数组展平。可以使用numpy.flatten()函数来进行数组展平操作。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = a.flatten()

print(b)

输出结果为：

[1 2 3 4]

1.4 数组排序

可以使用numpy.sort()函数对数组进行排序。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 2])

b = np.sort(a)

print(b)

输出结果为：

[1 2 3 4]

2. 广播

广播是NumPy中的一个强大概念，用于在不进行复制的情况下对不同大小的数组执行操作。广播操作可以方便地处理不同大小的数组，避免了在计算之前进行复制的需要。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = 2

c = a * b

print(c)

输出结果为：

[2 4 6]

3. 掩码数组

掩码数组是由0和1组成的数组，用于表示原始数据中的有效值和无效值。可以使用掩码数组来过滤和操作数据，同时保留数据的结构和形状。可以使用numpy.ma模块来创建和操作掩码数组。下面是一个例子：

import numpy as np
import numpy.ma as ma

a = np.array([1, 2, 3, -1, 5])
mask = np.array([0, 0, 0, 1, 0], dtype=bool)

b = ma.array(a, mask=mask)

print(b)
print(b.sum())

输出结果为：

[1 2 3 -- 5]
11

4. 结构化数组

结构化数组是指由多个数据类型组成的数组。可以使用结构化数组来存储和操作具有复杂结构的数据。可以使用numpy.dtype()函数指定数据类型，创建结构化数组。下面是一个例子：

import numpy as np

dt = np.dtype([('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])

a = np.array([('Tom', 25, 1.75), ('Mary', 28, 1.68)], dtype=dt)

print(a)

输出结果为：

[('Tom', 25, 1.75) ('Mary', 28, 1.68)]

5. 并行计算

NumPy可以使用并行计算功能加速计算过程。可以使用numpy.multiprocessing() 模块来进行并行计算。下面是一个例子：

import numpy as np
import numpy.multiprocessing as mp

def func(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with mp.Pool(processes=4) as pool:
        data = np.arange(10)
        result = pool.map(func, data)
        print(result)

输出结果为：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

以上是NumPy的一些高级功能，在使用中务必注意。