NumPy学习指南（第2版）

第一章 NumPy快速入门
首先，我们将介绍如何在不同的操作系统中安装NumPy和相关软件，并给出使用NumPy的简单示例代码。
然后，我们将简单介绍IPython（一种交互式shell工具）。
如前言所述，SciPy和NumPy有着密切的联系，因此你将多次看到SciPy的身影。
在本章的末尾，我们将告诉你如何利用在线资源，以便你在受困于某个问题或不确定最佳的解题方法时，可以在线获取帮助。
 
本章涵盖以下内容：
1.在Windows、Linux和Macintosh操作系统上安装Python,SciPy,Matplotlib,IPython和NumPy；
2.编写简单的NumPy代码；
3.了解IPython；
4.浏览在线文档和相关资源。
 
1.1 Python
NumPy是基于Python的，因此在安装NumPy之前，我们需要先安装Python。某些操作系统已经默认安装有Python环境，但你仍需检查Python的版本是否与你将要安装的NumPy版本兼容。
Python有很多种实现，包括一些商业化的实现和发行版。
在本书中，我们将使用CPython（CPython是用C语言实现的Python解释器）实现，从而保证与NumPy兼容。
 
1.2 动手实践：在不同的操作系统上安装Python
NumPy在Windows、各种Linux发行版以及Mac OS X上均有二进制安装包。
如果你愿意，也可以安装包含源代码的版本。
(1) Debian和Ubuntu Debian和Ubuntu可能已经默认安装了Python，但开发者包（development headers） ①一般不会默认安装。在Debian和Ubuntu中安装python和python-dev的命令如下：
  1. sudo apt-get install python
  2. sudo apt-get install python-dev
 
(2) Windows Python的Windows安装程序可以在www.python.org/download下载。在这个站点中，我们也可以找到Mac OS X的安装程序，以及Linux、 Unix和Mac OS X下的源代码包。
 
(3) Mac Mac OS X中预装了Python，而我们也可以通过MacPorts、 Fink或者类似的包管理工具来获取Python。举例来说，可以使用如下命令安装Python 2.7：
  1. sudo port install python27
 
LAPACK并不是必需的，但如果需要，NumPy在安装过程中将检测并使用之。我们推荐大家安装LAPACK以便应对海量数据的计算，因为它拥有高效的线性代数计算模块。
 
1.3 Windows
在Windows上安装NumPy是很简单的。你只需要下载安装程序，运行后在安装向导的指导下完成安装。
 
1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
在Windows上安装NumPy是必需的，但幸运的是，安装过程并不复杂，我们将在下面详细阐述。
虽然这一操作对于使用本书不是必需的。
我们将按照如下步骤安装这些软件。
 
 
 
 
 
1.5 Linux
在Linux上安装NumPy和相关软件的方法取决于具体使用的Linux发行版。我们将用命令行的方式安装NumPy，不过你也可以使用图形界面安装程序，这取决于具体的Linux发行版。除了软件包的名字不一样，安装Matplotlib、SciPy和IPython的命令与安装NumPy时是完全一致的。
这几个软件包不是必需安装的，但这里建议你也一并安装。
 
1.6 动手实践：在Linux上安装NumPy，Matplotlib，SciPy和IPython
大部分Linux发行版都有NumPy的软件包。我们将针对一些流行的Linux发行版给出安装步骤。
（1）要在Red Hat上安装NumPy，请在命令行中执行如下命令:
  1. yum install python-numpy
（2）要在Mandriva上安装NumPy，请在命令行中执行如下命令:
  1. urpmi python-numpy
（3）要在Gentoo上安装NumPy，请在命令行中执行如下命令:
  1. sudo emerge numpy
（4）要在Debian或Ubuntu上安装NumPy，请在命令行中执行如下命令:
  1. sudo apt-get install python-numpy
 
1.7 Mac OS X
在Mac上，你可以通过图形用户界面或者命令行来安装NumPy，Matplotlib和SciPy，根据自己的喜好选择包管理工具，如MacPorts或Fink等。
 
1.8 动手实践：在Mac OS X上安装NumPy，Matplotlib和SciPy
 
 
 
 
 
1.9 动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy，SciPy，Matplotlib和IPython
我们也可以选择另外一种安装方式，即使用MacPorts或Fink来安装NumPy，SciPy，Matplotlib以及IPython。
下面给出的安装步骤将安装所有这些软件包。
（1）输入以下命令，从MacPorts安装这些软件包：
  1. sudo port install py-numpy py-scipy py-matplotlib py-ipython
（2）Fink也包含了相关软件包，NumPy的有scipy-core-py24,scipy-core-py25和scipy-core-py26;SciPy的有scipy-py24，scipy-py25和scipy-py26。
执行如下命令，我们来安装基于Python2.6的NumPy以及其他推荐安装的软件包。
  1. fink install scipy-core-py26 scipy-py26 matplotlib-py26
??书中是这么写的，但我怀疑numpy的安装是出现的错误。
 
1.10 编译源代码
NumPy的源代码可以使用git获取，如下所示：
git clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy
使用如下命令将NumPy安装至/usr/local;
  1. python setup.py build
  2. sudo python setup.py install --prefix=/usr/local
我们需要有C编译器（如GCC）和Python开发者包（python-dev或python-devel），然后才可对源代码进行编译。
 
1.11 数组对象
在介绍完NumPy的安装步骤后，我们来看看NumPy中的数组对象。NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。
使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。
 
1.12 动手实践：向量加法
假设我们需要对两个向量a和b做加法。
这里的向量即数学意义上的一维数组，随后我们将在第5章中学习如何用NumPy数组表示矩阵。
向量a的取值为0-n的整数的平方，例如n取3时，向量a为0，1,或4.
向量b的取值为0-n的整数的立方，例如n取3时，向量b为0，1,或8.
用纯Python代码应该怎么写呢？我们先想一想这个问题，随后再与等价的NumPy代码进行比较。
（1）以下的纯Python代码可以解决上述问题。
  1. def pythonsum(n):
  2. a=range(n)
  3. b=range(n)
  4. c=[]
  6. for i in range(Len(a)):
  7. a[i]=i**2
  8. b[i]=i**3
  9. c.append(a[i]+b[i])
  11. return c
（2）以下是使用NumPy的代码，它同样能够解决问题：
  1. def numpysum(n):
  2. a=numpy.arange(n)**2
  3. b=numpy.arange(n)**3
  4. c=a+b
  5. return c
注意，numpysum()函数中没有使用for循环。同时，我们使用NumPy中的arange函数来创建包含0-n的整数的NumPy数组。
代码中的arange函数前有一个前缀numpy，表明该函数是从NumPy模块导入的。
 
下面我们做一个有趣的实验。
在前言部分我们曾提到，NumPy在数组操作上的效率优于纯Python代码。
那么究竟快多少呢？
接下来的程序将告诉我们答案，它以微秒（106 s）的精度分别记录下numpysum()和pythonsum()函数的耗时。
这个程序还将输出加和候的向量最末的两个元素。
让我们来看看纯Python代码和NumPy代码是否得到相同的结果。
  1. #!/usr/bin/env/python
  3. import sys
  4. from datetime import datetime
  5. import numpy as np
  7. '''
  8. 本书第1章
  9. 该段代码演示Python中的向量加法
  10. 使用如下命令运行程序：
  11. python vectorsum.py n
  12. n为指定向量大小的整数
  13. 加法中的第一个向量包含0到n的整数的平方
  14. 第二个向量包含0到n的整数的立方
  15. 程序将打印出向量加和后的最后两个元素以及运行消耗的时间
  16. '''
  18. def numpysum():
  19. a=np.arange(n)**2
  20. b=np.arange(n)**3
  21. c=a+b
  23. return c
  25. def pythonsum():
  26. a=range(n)
  27. b=range(n)
  28. c=[]
  30. for i in range(len(a)):
  31. a[i]=i**2
  32. b[i]=i**3
  33. c.append(a[i]+b[i])
  35. return c
  37. size=int(sys.argv[1])
  39. start=datetime.now()
  40. c=pythonsum(size)
  41. delta=datetime.now()-start
  42. print('The last 2 elements of the sum',c[-2:])
  43. print('PythonSun elapsed time in microseconds',delta.microseconds)
  44. start=datetime.now()
  45. c=numpysum(size)
  46. delta=datetime.now()-start
  47. print("The last 2 elements of the sum",c[-2:])
  48. print('NumPySum elapsed time in microseconds',delta.microseconds)
 显然，NumPy代码比等价的纯Python代码运行速度快得多。
有一点可以肯定，即不论我们使用NumPy还是Python，得到的结果是一致的。
不过，两者的输出结果在形式上有些差异。
注意，numpysum()函数的输出不包含逗号。这是为什么呢？显然，我们使用的是NumPy数组，而非Python资深的list容器。
正如前言所述，NumPy数组对象以专用数据结构来存储数值。我们将在下一章中详细介绍NumPy数组对象。
 
 
1.13 IPython:一个交互式shell工具
科学家和工程师都喜欢做实验，而IPython正是诞生于爱做实验的科学家之手。IPython提供的交互式实验环境被很多人认为是Matlab，Mathematica和Maple的开源替代品。
你可以在线获取包括安装指南在内的更多信息，地址为http://ipython.org/。
IPython是开源免费的软件，可以在Linux、Unix、Mac OS以及Windows上使用。
IPython的作者们希望那些用导IPython的科研工作成果在发表时能够提到IPython，这是他们对IPython使用者唯一的要求。
下面是IPython的基本功能：
    tab键自动补全；
    历史记录存档；
    行内编辑；
    使用%run可以调用外部Python脚本；
    支持系统命令；
    支持pylab模式；
    Python代码调试和性能分析。
 
 
在pylab模式下，IPython将自动导入SciPy，NumPy和Matplotlib模块。如果没有这个功能，我们只能手动导入每一个所需模块。
而现在，我们只需在命令行中输入如下命令：
 
  1. ipython--pylab
使用quit()函数或快捷键Ctrl+D均可以退出IPython shell。
有时我们想要回到之前做过的实验，IPython可以便捷地保存会话以便稍后使用。
 
  1. %logstart
 
举例来说，我们之前的向量加法程序放在当前目录下，可以按照如下方式运行脚本：
 
  1. ls
  2. README vectorsum.py
  3. %run -i vectorsum.py 1000
你可能还记得，这里的1000是指向量中元素的数量。%run的-d参数将开启ipdb调试器，键入c后，脚本就开始逐行执行了（如果脚本有n行，就一共执行n步直到代码结束）。
在ipdb提示符后面键入quit可以关闭调试器。
 
我们还可以使用%run的-p参数对脚本进行性能分析。
 
 
 
根据性能分析的结果，可以更多地了解程序的工作机制，并能够据此找到程序的性能瓶颈。
使用%hist命令可以查看命令行历史记录。
 
1.14 在线资源和帮助
在IPython的pylab模式下，我们可以使用help命令打开NumPy函数的手册页面。
你并不需要知道所偶函数的名字，因为可以在键入少量字符后按下Tab键进行自动补全。
例如，我们来查看一下arange函数的相关信息。
 
 
 
广受欢迎的开发技术问题网站Stack Overflow上有成百上千的提问被标记为numpy相关问题。你可以到这里查看这些问题：
 
 
 
1.15 本章小结
在本章中，我们安装了NumPy以及其他推荐软件。我们成功运行了向量加法程序，并以此证明NumPy优异的性能。随后，我们介绍了交互式shell工具IPython。此外，我们还列出了供你参考的NumPy文档和在线资源。
在下一章中，我们将深入了解NumPy中的一些基本概念，包括数组和数据类型。
 
 
 
 
 
 
 
第2章  NumPy基础
本章涵盖以下内容：
数据类型
数组类型
类型转换
创建数组
数组索引
数组切片
改变维度
 
本章代码段中的输入和输出均来自IPython会话。
（IPython是用于科学计算的交互式shell工具）IPython的pylab模式可以自动导入包括NumPy在内的很多Python科学计算库，并且在IPython中没有必要显式调用print语句输出变量的值。
 
 
2.1 NumPy数组对象
NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：
    实际的数据；
    描述这些数据的元数据。
大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。
 
在第1章中，我们已经知道如何使用arange函数创建数组。实际上，当时创建的数只是包含一组数字的一维数组，而ndarray支持更高的维度。
NumPy数组一般是同质的（但有一种特殊的数组类型例外，它是异质的），即数组中的所有元素类型必须是一致的。
这样有一个好处：如果我们知道数组中的元素均为同一类型，该数组所需的存储空间就很容易确定下来。
 
与Python中一样，NumPy数组的下标也是从0开始的。数组元素的数据类型用专门的对象表示，而这些对象我们将在本章详细探讨。
我们再次用arange函数创建数组，并获取其数据类型：
  1. a=np.arange(5)
  2. a.dtype
  3. Out[17]: dtype('int32')
数组a的数据类型为int32。——如果你使用64位的Python，得到的结果可能是int64.不论哪种情形，该数组的数据类型都是整数（64位或32位）。除了数据类型，数组的维度也是重要的属性。
第1章中的例子演示了怎样创建一个向量（即一维的NumPy数组）。向量在数学中很常用，但大部分情况下，我们需要更高维的对象。先来确定一下刚刚所创建向量的维度。
  1. a
  2. Out[18]: array([0,1,2,3,4])
  4. a.shape
  5. Out[19]:(5,)
正如你所看到的，这是一个包含5个元素的向量，取值分别为0-4的整数。数组的shape属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小。上面例子中的数组是一维的，因此元组中只有一个元素。
 
2.2 动手实践：创建多维数组
既然我们已经知道如何创建向量，现在可以试着创建多维的NumPy数组，并查看其维度了。
（1）创建一个多维数组。
（2）显示该数组的维度。
  2. m=np.array([np.arange(2),np.arange(2)])
  4. m
  5. Out[23]:
  6. array([[0,1],
  7. [0,1]])
  9. m.shape
  10. Out[24]:(2,2)
我们将arange函数创建的数组作为列表元素，把这个列表作为参数传给array函数，从而创建了一个2*2的数组，而且没有出现任何报错信息。

array函数可以根据给定的对象生成数组。给定的对象应是类数组，如Python中的列表。

在上面的例子中，我们传给array函数的对象是一个NumPy数组的列表。像这样的类型数组对象是array函数的唯一必要参数，其余的诸多参数均有默认值的可选参数。
 
 
2.2.1 选取数组元素
有时候，我们需要选取数组中的某个特定元素。首先还是创建一个2*2的多维数组。
  1. a=np.array([[1,2],[3,4]])
  3. a
  4. Out[34]:
  5. array([[1,2],
  6. [3,4]])
在创建这个多维数组时，我们给array函数传递的对象是一个嵌套的列表。现在来依次选取该数组中的元素。记住，数组的下表是从0开始的。
  1. a
  2. Out[34]:
  3. array([[1,2],
  4. [3,4]])
  6. a[0]
  7. Out[35]: array([1,2])
  9. a[1]
  10. Out[36]: array([3,4])
  12. a[0,0]
  13. Out[37]:1
  15. a[0,1]
  16. Out[38]:2
从数组中选取元素就是这么简单，对于数组a，只需要用a[m,n]选取各数组元素，其中m和n为元素下表，对应的位置如下表所示。
 
2.2.2 NumPy数据类型
Python支持的数据类型有：整型，浮点型以及复数型。
但这些类型不足以满足科学计算的需求，因此NumPy添加了很多其他的数据类型。在实际应用中，我们需要不同精度的数据类型，它们占用的内容空间也是不同的。在NumPy中，大部分数据类型名是以数字结尾的，这个数字表示其在内存中所占用的位数。
下面的表格列出了NumPy中支持的数据类型。
 每一种数据类型均有对应的类型转换函数：
  1. float(42)
  2. Out[39]:42.0
  4. int(42.0)
  5. Out[40]:42
  7. bool(42)
  8. Out[41]:True
  10. bool(0)
  11. Out[42]:False
  13. float(True)
  14. Out[43]:1.0
  16. float(False)
  17. Out[44]:0.0
在NumPy中，许多函数的参数中可以指定数据类型，通常这个参数是可选的：
  1. np.arange(7)
  2. Out[55]: array([0,1,2,3,4,5,6])
  4. _.dtype
  5. Out[57]: dtype('int32')
  7. np.arange(9,dtype='int64')
  8. Out[58]: array([0,1,2,3,4,5,6,7,8], dtype=int64)
需要注意的是，复数是不能和转换为整数的，这将触发TypeError错误。
  1. int(42.0+1.j)
  2. Traceback(most recent call last):
  4. File"<ipython-input-60-9e29587d355a>", line 1,in<module>
  5. int(42.0+1.j)
  7. TypeError: can't convert complex to int
同样，复数也不能转换为浮点数。
不过，浮点数却可以转换为复数，例如complex(1.0)。注意，有j的部分为复数的虚部。
 
2.2.3 数据类型对象
数据类型对象是np.dtype类的实例。
如前所述，NumPy数组是有数据类型的，更确切地说，NumPy数组中的每一个元素均为相同的数据类型。
数据类型对象可以给出单个数组元素在内存中占用的字节数，即dtype类的itemsize属性。
  1. a.dtype.itemsize
  2. Out[62]:4
 
2.2.4 字符编码
NumPy可以使用字符编码来表示数据类型，这是为了兼容NumPy的前身Numeric。
我不推荐使用字符编码，但有时会用到，因此下面还是列出了字符编码的对应表。
读者应该优先使用dtype对象来表示数据类型，而不是这些字符编码。
 下面的代码创建了一个单精度浮点数数组：
  1. np.arange(7,dtype='f')
  2. Out[64]: array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.], dtype=float32)
与此类似，还可以创建一个复数数组：
  1. np.arange(7,dtype='D')
  2. Out[65]: array([0.+0.j,1.+0.j,2.+0.j,3.+0.j,4.+0.j,5.+0.j,6.+0.j])
 
2.2.5 自定义数据类型
我们有很多种自定义数据类型的方法，以浮点型为例。
可以使用Python中的浮点数类型。
dype='float32'
可以使用字符编码来指定单精度浮点数类型；
可以使用字符编码来指定双精度浮点数类型。
dtype='f'
dtype='d'
 
还可以将两个字符作为参数传给数据类型的构造函数。
此时，第一个字符表示数据类型，第二个字符表示该类型在内容中占用的字节数（2，，8分别代表精度为16,32,64位的浮点数）
  1. np.arange(1,dtype='f8')
  2. Out[67]: array([0.])
  4. _.dtype
  5. Out[68]: dtype('float64')
 
完整的NumPy数据类型列表可以在sctypeDict.keys()中找到：
  1. np.sctypeDict.keys()
  2. Out[70]: dict_keys(['?',0,'byte','b',1,'ubyte','B',2,'short','h',3,'ushort','H',4,'i',5,'uint','I',6,'intp','p',9,'uintp','P',10,'long','l',7,'L',8,'longlong','q','ulonglong','Q','half','e',23,'f',11,'double','d',12,'longdouble','g',13,'cfloat','F',14,'cdouble','D',15,'clongdouble','G',16,'O',17,'S',18,'unicode','U',19,'void','V',20,'M',21,'m',22,'bool8','Bool','b1','float16','Float16','f2','float32','Float32','f4','float64','Float64','f8','complex64','Complex32','c8','complex128','Complex64','c16','object0','Object0','bytes0','Bytes0','str0','Str0','void0','Void0','datetime64','Datetime64','M8','timedelta64','Timedelta64','m8','int32','uint32','Int32','UInt32','i4','u4','int64','uint64','Int64','UInt64','i8','u8','int16','uint16','Int16','UInt16','i2','u2','int8','uint8','Int8','UInt8','i1','u1','complex_','int0','uint0','single','csingle','singlecomplex','float_','intc','uintc','int_','longfloat','clongfloat','longcomplex','bool_','unicode_','object_','bytes_','str_','string_','int','float','complex','bool','object','str','bytes','a'])
 
2.2.6 dtype类的属性
dtype类有很多有用的属性。
例如，我们可以获取数据类型的字符编码：
  1. t=np.dtype('float64')
  3. t.char
  4. Out[77]:'d'
type属性对应于数组元素的数据类型：
  1. t.type
  2. Out[78]: numpy.float64
str属性可以给出数据类型的字符串表示，该字符串的首个字符表示字节序（endianness），后面如果还有字符的话，将是一个字符编码，接着一个数字表示每个数组元素存储所需的字节数。
这里，字节序是指位长尾32或64的字（word）存储的顺序，包括大端序（big-endian）和小端序（little-endian）。
大端序是将最高位字节存储在最低的内存地址处，用>表示；
小端序是将最低位字节存储在最低的内存地址处，用<表示：
  1. t.str
  2. Out[79]:'<f8'
 
 
2.3 动手实践：创建自定义数据类型
自定义数据类型是一种异构数据类型，可以当作用来记录电子表格或数据库中一行数据的结构。
作为示例，我们将创建一个存储商店库存信息的数据类型。其中，我们用一个长度为40个字符的字符串来记录商品名称，用一个32位的整数来记录商品的库存数量，最后用一个32位的单精度浮点数来记录商品价格。
下面是具体的步骤。
（1）创建数据类型：
 
 
（2）查看数据类型（也可以查看某一字段的数据类型）：
 
 
 
 





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