摘要：前言對的意義非凡，在數據分析與機器學習領域為立下了汗馬功勞。現在用搞數據分析或機器學習經常使用的等庫，都需要基于構建。毫不夸張地說，沒有，今天在數據分析與機器學習領域只能是捉襟見肘。

numpy對python的意義非凡，在數據分析與機器學習領域為python立下了汗馬功勞。現在用python搞數據分析或機器學習經常使用的pandas、matplotlib、sklearn等庫，都需要基于numpy構建。毫不夸張地說，沒有numpy，python今天在數據分析與機器學習領域只能是捉襟見肘。

數據分析面向的數據大多數是二維表。一門好的數據分析語言，首先需要能夠直接有個數據結構存下這個二維表，然后要配上一套成熟的類SQL的數據操作接口，最后要有一套好用的可視化工具。R語言就是一個極好的典范：用內置的data.frame結構做數據的存儲；data.frame本身提供足夠強大的數據操作能力，另有dplyr、tidyr、data.table、plyr、reshape2等庫提供更好用更高效的數據操作能力；在繪圖上，除了基本的plot功能外，還提供了ggplot2這樣一套優雅的繪圖語言，還通過htmlwidget庫與javascript各種繪圖庫建立了緊密的聯系，讓可視化的動態展示效果更進一步。Excel也是一個極好的例子，有單元格這種靈活的結構為數據存儲做支撐，有大量的函數實現靈活的操作，也有強大的繪圖系統。

python目前在數據分析領域也已經具備了相當可觀的能力，包括pandas庫實現的DataFrame結構，pandas本身提供的數據操作能力，matplotlib提供的數據可視化能力，而這一切都離不開numpy庫。

一般來講，一門好的機器學習語言在數據分析上也一定很吃得開，因為數據分析往往是機器學習的基礎。但是機器學習的要求更高，因為在模型訓練階段往往需要較為復雜的參數估計運算，因此語言需要具備較強的科學計算能力。科學計算能力，最核心的就是矩陣運算能力。關于矩陣運算能力，這篇文章對各種語言有很好的比較。

如果沒有numpy，python內部只能用list或array來表示矩陣。假如用list來表示[1,2,3]，由于list的元素可以是任何對象，因此list中所保存的是對象的指針，所以需要有3個指針和三個整數對象，比較浪費內存和CPU計算時間。python的array和list不同，它直接保存數值，和C語言的一維數組比較類似，但是不支持多維，表達形式很簡陋，寫科學計算的算法很難受。numpy彌補了這些不足，其提供的ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，且采用預編譯好的C語言代碼，性能上的表現也十分不錯。

python最流行的機器學習庫sklearn構建在numpy之上，提供了各種標準機器學習模型的訓練與預測接口，其中模型訓練接口的內部實現是基于numpy庫實現的。比如很常見的線性回歸模型，參數估計調用的是numpy.linalg.lstsq函數。

以下內容摘錄自用Python做科學計算

a = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]], dtype=np.float32)

ndarray是numpy的核心數據結構。我們來看一下ndarray如何在內存中儲存的：關于數組的描述信息保存在一個數據結構中，這個結構引用兩個對象，一塊用于保存數據的存儲區域和一個用于描述元素類型的dtype對象。

數據存儲區域保存著數組中所有元素的二進制數據，dtype對象則知道如何將元素的二進制數據轉換為可用的值。數組的維數、大小等信息都保存在ndarray數組對象的數據結構中。

strides中保存的是當每個軸的下標增加1時，數據存儲區中的指針所增加的字節數。例如圖中的strides為12,4，即第0軸的下標增加1時，數據的地址增加12個字節：即a[1,0]的地址比a[0,0]的地址要高12個字節，正好是3個單精度浮點數的總字節數；第1軸下標增加1時，數據的地址增加4個字節，正好是單精度浮點數的字節數。

以下內容總結自Numpy官方文檔Numpy basics

關于ndarray的索引方式，有以下幾個重點需要記住：

雖然x[0,2] = x0，但是前者效率比后者高，因為后者在應用第一個索引后需要先創建一個temporary array，然后再應用第二個索引，最后找到目標值。

分片操作不會引發copy操作，而是創建原ndarray的view；他們所指向的內存是同一片區域，無論是修改原ndarray還是修改view，都會同時改變二者的值。

index array和boolean index返回的是copy，不是view。

關于上面列舉的分片操作不會引發copy操作，我們來進一步探討一下。先看一下numpy的例子：

再來看一下R的例子：

可以看到numpy和R在矩陣的分片操作有不同的設計理念：在R里分片操作會引起數據的復制，在numpy里不會。事實上，R的設計理念很多時候可以用一句話來概括：copy on modify，一旦對數據有修改就會引起內存上的復制操作，這個操作要花不少時間，因此經常會聽到人們抱怨R費內存且速度慢。所以，我們可以看到numpy在處理這件事情上明顯要用心很多，根據場景設計了不同的策略，不是簡單地采用R的一刀切方式。當然，這也帶來了一些學習成本，需要對numpy足夠熟悉才能避免踩坑。R社區里對copy on modify的哲學也有詬病并在努力改變，比如同是data.frame操作庫的data.table和dplyr，data.table性能比dplyr高很多，部分原因也是data.table規避了copy on modify的方式。

根據numpy的官方文檔，定義結構化數組有四種方式。本文采用字典方法，通過定義一個dtype對象實現，需要指定的鍵值有names和formats。

persontype = np.dtype({
        "names": ["name", "age", "weight"], 
        "formats": ["S32", "i", "f"]
    })
a = np.array([("Zhang", 32, 75.5), ("Wang", 24, 65.2)], dtype=persontype)

我們用IPython的計時函數看一下提取數據的效率：

%timeit a[1]
%timeit a["name"]
%timeit a[1]["name"]
%timeit a["name"][1]

輸出結果如下：

The slowest run took 46.83 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 153 ns per loop
The slowest run took 34.34 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000000 loops, best of 3: 174 ns per loop
The slowest run took 13.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 1.08 μs per loop
The slowest run took 9.84 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 412 ns per loop

從上面的結果，我們發現，獲取相同的數據有多種操作，不同的操作性能差別很大。我做了一個推測，純粹是瞎猜：numpy在建立結構化數組時，將整個結構體連續存儲在一起，即按行存儲，因此a[1]的速度最快；但是為了保證提取列的效率，對a["name"]建立了索引，因此a["name"]的效率也很高；但是這個索引只對整個a起作用，如果輸入只有a的一部分，仍然需要遍歷整個a，去提取出對應的數據，因此a[1]["name"]比a["name"][1]的效率差很多。

關于作者：丹追兵：數據分析師一枚，編程語言python和R，使用Spark、Hadoop、Storm、ODPS。本文出自丹追兵的pytrafficR專欄，轉載請注明作者與出處：https://segmentfault.com/blog...