第一章 Numpy介绍

# 1.多维数组介绍

Numpy（Numerical Python 的简称），是 Python 数值计算最重要的基础包之一，大多数提供科学计算的包都以 Numpy 的 ndarray（多维数组）为构建基础。下面我们就通过一些实例来初步了解下 ndarray，要想使用 ndarray，需要导入 numpy 库。ndarray 的创建非常简单，只需要将列表传入到 array() 函数即可。例如：

import numpy as np

my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
my_arr = np.array(my_list)

print(my_arr)

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在上面的例子中，首先，导入 numpy 库；其次，创建一个列表并将列表传入到 array() 函数。这样便创建了一个 ndarray my_arr。 ndarray 创建完成后，我们可以使用索引的方式对数组中的元素进行访问：

import numpy as np

my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
my_arr = np.array(my_list)

print(my_arr[0])
print(my_arr[-1])
print(my_arr[2:4])

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上面的例子中创建的是一维数组，二维数组的创建方式是一样的，例如：

import numpy as np

my_list = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
my_arr = np.array(my_list)

print(my_arr[0][0])
print(my_arr[1][2])

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上面的代码中，向 array() 函数传入了一个二维列表，这样便得到了一个二维数组。同样的，我们可以通过索引的方式对数组内的元素进行访问。

# 2.ndarray 的优势

既然 ndarray 和列表这么相似，在已经有了列表的情况下为什么还需要ndarray 呢？下面我们就来看下，ndarray 相对于列表来说的优势：

# 2.1 更少的存储空间

我们通过例子来看下 ndarray 和列表占用存储空间的对比：

# 2.1.1 列表的存储空间

import numpy as np
import sys

my_list1 = [1, 2, 3]

size_of_list_object = sys.getsizeof(my_list1)
size_of_elements = len(my_list1) * sys.getsizeof(my_list1[0])
total_list_size = size_of_list_object + size_of_elements
print("Size without the size of the elements: ", size_of_list_object)
print("Size of all the elements: ", size_of_elements)
print("Total size of list, including elements: ", total_list_size)

my_list2 = [1, 2, 3, 4]
size_of_list_object = sys.getsizeof(my_list2)
size_of_elements = len(my_list2) * sys.getsizeof(my_list2[0])
total_list_size = size_of_list_object + size_of_elements
print("Size without the size of the elements: ", size_of_list_object)
print("Size of all the elements: ", size_of_elements)
print("Total size of list, including elements: ", total_list_size)

my_list3 = []
print(sys.getsizeof(my_list3))

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从上述代码的输出，我们可以推断出，列表对象本身（不包含元素）的大小为 56 个字节，每增加一个元素，元素本身的大小为 28 个字节，指向元素的指针大小为 8 个字节。存储的结构如下图所示：

# 2.1.2 ndarray 的存储空间

import numpy as np
import sys

my_arr1 = np.array([1, 2, 3])

size_of_array_object = sys.getsizeof(my_arr1)
size_of_elements = my_arr1.itemsize * my_arr1.size
print("Size without the size of the elements: ", size_of_array_object)
print("Size of all the elements: ", size_of_elements)

my_arr2 = np.array([1, 2, 3, 4])
size_of_array_object = sys.getsizeof(my_arr2)
size_of_elements = my_arr2.itemsize * my_arr2.size
print("Size without the size of the elements: ", size_of_array_object)
print("Size of all the elements: ", size_of_elements)

my_arr3 = np.array([])
print(sys.getsizeof(my_arr3))

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从上述代码的输出，我们可以推断出，ndarray 对象的大小包含了元素在内。不包含任何元素的 ndarray 对象的大小为 96 字节，每增加一个元素，增加 8 个字节。存储的结构如下图所示：

# 2.2 更快的处理速度

在下面的例子中我们比较两个列表相乘和两个数组相乘的耗时，代码如下：

import time
import numpy as np

size = 1000000
my_list1 = range(size)
my_list2 = range(size)

my_arr1 = np.arange(size)
my_arr2 = np.arange(size)

begin_list_time = time.time()
result_list = [(a * b) for a, b in zip(my_list1, my_list2)]
end_list_time = time.time()
list_cost_time = end_list_time - begin_list_time

print("Time taken by Lists to perform multiplication:", list_cost_time, "seconds")

begin_arr_time = time.time()
result_arr = my_arr1 * my_arr2
end_arr_time = time.time()
arr_cost_time = end_arr_time - begin_arr_time
print("Time taken by NumPy Arrays to perform multiplication:", arr_cost_time, "seconds")

print("Numpy in this example is " + str(list_cost_time / arr_cost_time) + "faster!")

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从输出结果可以看出，两个数组相乘的速度比两个列表相乘的速度快几倍。

# 2.3 更方便的操作

ndarray 支持元素方式的操作，在进行一些运算时往往会很方便，例如：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3]

my_arr = np.array(my_list)

try:
    my_list = my_list + 4
except(TypeError):
    print("Lists don't support list + int")


try:
    my_arr = my_arr + 4
    print("Modified Numpy array: ", my_arr)
except(TypeError):
    print("Numpy arrays don't support list + int")

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从上面例子的输出可以看出，如果想对列表中的每个元素加 4，列表不支持 my_list = my_list + 4 操作，而 ndarray 是支持 my_arr = my_arr + 4 操作的。所以，进行一些运算会非常方便。

# 3.总结

# 4.练习题

相较于 python 中的列表来说，下列选项中哪一项不是 ndarray 的优势？

A. 更少的存储空间。

B. 更快的处理速度。

C. 更方便的操作。

D. ndarray 支持索引操作。