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Numpy 中文用戶指南 1. 安裝

mochixuan / 591人閱讀

摘要：包的核心是對象。但有個例外，包括對象數組的元素大小是不同的。序列大小和速度在科學計算中尤為重要。例如考慮兩個長度相同的列表中每個元素相乘的情況。此外，編碼所需的工作量隨數據維數的增加而增加。這些信息主要用于高級用戶。

譯者：飛龍
1.1 NumPy 是什么？ 
原文：What is NumPy?

NumPy是Python中用于科學計算的基礎包。它是一個Python庫，提供多維數組對象，各種派生的對象（如掩碼數組和矩陣），以及數組快速操作的各種各樣的例程，包括數學、邏輯、圖形操作，排序、選擇、I/O、離散傅里葉變換、基本線性代數、基本統計操作，隨機模擬以及其他。

NumPy包的核心是ndarray對象。它封裝了均勻數據類型的n維數組，帶有一些在編譯過的代碼中執行的操作。NumPy數組和Python標準列表有一些重要的差異：

NumPy數組在創建時有固定的大小，不像Python列表（可動態增長）。改變一個ndarray的大小將創建一個新數組，并刪除原有數組。

NumPy數組中的元素都必須是相同的數據類型，從而具有相同的內存大小。但有個例外：（Python，包括NumPy）對象數組的元素大小是不同的。

NumPy數組使大量數據上的高級數學運算和其他類型的操作變得容易。通常情況下，這樣的操作可能比使用Python的內置列表效率更高，執行的代碼更少。

越來越多的基于Python的科學和數學包使用NumPy數組；雖然它們通常支持Python列表作為輸入，但他們會在處理之前將這些輸入轉換為NumPy數組，并總是輸出NumPy數組。換句話說，為了高效使用許多（也許甚至是大多數）當今基于Python的科學/數學軟件，只要知道如何使用Python的內置列表類型是不夠的————你還需要知道如何使用NumPy數組。

序列大小和速度在科學計算中尤為重要。例如考慮兩個長度相同的列表中每個元素相乘的情況。如果數據被存儲在兩個Python列表 a 和 b 中，我們可以這樣遍歷每個元素：

c = []
for i in range(len(a)):
    c.append(a[i]*b[i])

這就產生了正確的答案，但如果 a 和 b 都含有數以百萬計的數字，我們將為Python的低效循環付出代價。我們可以這樣以C語言編寫代碼來完成同樣的任務（為清楚起見我們忽略變量聲明和初始化、內存分配等）：

for (i = 0; i < rows; i++): {
  c[i] = a[i]*b[i];
}

這節省了所有涉及解釋Python代碼和操作Python對象的開銷，但沒有了使用Python編碼的優勢。此外，編碼所需的工作量隨數據維數的增加而增加。例如對于一個二維數組，C代碼（像上面一樣簡寫）會擴展為：

for (i = 0; i < rows; i++): {
  for (j = 0; j < columns; j++): {
    c[i][j] = a[i][j]*b[i][j];
  }
}

NumPy綜合了兩種情況的優點：元素級別的操作是ndarray的“默認模式”，而它又通過執行預編譯的C代碼來加速。在NumPy中：

c = a * b

的行為像之前的例子一樣，幾近于C語言的速度，但是代碼正如我們期望中的那樣，就像標準的Python一樣簡潔。實際上，NumPy的風格還能更簡潔！最后這個例子說明了NumPy的兩個特性：向量化（Vectorization）和廣播（Broadcasting），它們是NumPy強大之處的基礎。

向量化用于描述任何缺失的顯式循環、索引及其它，在代碼這些事情是即時發生的，當然，是在“幕后”（預編譯的C代碼中）優化。向量化編碼的優點很多，比如：

向量化的代碼更簡潔易讀

代碼更少一般意味著更少的錯誤

代碼更像標準的數學符號（通常情況下，更容易編寫數學結構）

向量化的結果更加“Pythonic”。沒有向量化，我們的代碼會更加低效，循環也難以閱讀。

廣播是描述隱式的元素級操作的術語；一般來說，NumPy中所有操作，并不只是算術運算，還有邏輯運算，位運算，函數運算等，以這種隱式的元素層面的方式執行，就是廣播。此外，在上面的例子中，a 和 b 可以是相同形狀的多維數組，或者一個標量和一個數組；甚至可以是不同的形狀的2個數組，假設較小的數組可以以產生明確廣播的方式，擴展為較大數組的尺寸。詳細規則見 numpy.doc.broadcasting。

NumPy完全支持ndarray的面向對象。例如，ndarray是一個類，擁有許多方法和屬性。它的許多方法復制了NumPy最外層命名空間的函數，讓程序員完全自由決定代碼寫成哪個范式，以及哪個范式更適合當前的任務。

1.2 安裝 NumPy 
原文：Installing NumPy

大多數情況下，在系統上安裝NumPy的最好辦法是使用為你的操作系統預編譯的包。

一些可選的連接請見 http://scipy.org/install.html 。

有關源碼包構建的說明，請見從源碼中構建。這些信息主要用于高級用戶。

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