python科学计算之numpy——ufunc函数用法

写在前面

ufunc是universal function的缩写,意思是这些函数能够作用于narray对象的每一个元素上,而不是针对narray对象操作,numpy提供了大量的ufunc的函数。这些函数在对narray进行运算的速度比使用循环或者列表推导式要快很多,但请注意,在对单个数值进行运算时,python提供的运算要比numpy效率高。

四则运算

numpy提供的四则ufunc有如下一些:

numpy提供的四则运算unfunc能够大大的提高计算效率,但如果运算式复杂,且参与运算的narray过大,会产生大量的中间结果,从而降低计算效率。例如:计算x=a*b+c时,实际上会按照如下方式计算:

t = a*b
x = t+c
del t

这会产生两次内存分配,一次时x,一次时t,所以按照

x = a*b
x = x+c

会节省一次内存的分配,从而提高效率。

比较运算 & bool运算

numpy同时提供了=、<、>等这些比较运算符,这些运算符的结果是bool值或者bool数组。

np.array([1,2,3]) < np.array([0,3,4])
array([False, True, True], dtype=bool)

逻辑运算and、or、not、xor等由于python提供了,所以numpy的这些逻辑运算符是以logical_开头的函数

a = np.arange(5)
b= np.arange(4,-1,-1)
## print a==b
[False False True False False]
## print a>b
[False False False True True]
## print np.logical_or(a == b, a > b)
[False False True True True]

对两个bool数组进行逻辑运算时,将发生ValueError异常,因为bool值也是True和False,numpy无法确定运算目的,可以使用numpy.any()和numpy.all()函数,他们的使用方法和python的any()、all()函数用法相同。以bitwise_开头的函数时用于位运算,如(bitwise_and、bitwise_or)等,也可以使用&、|、~和^来进行运算。

除了numpy提供的内置ufunc函数,用户也可以编写自定义的ufunc函数,方式是:

1. 编写对单个数值计算的目的函数;

2. 利用np.frompyfunc(func, nin, nout)将其转换为ufunc函数,其中func是上面编写的目的函数,nin是输入的参数个数,nout是返回值的个数。

## 基本形式
u_func = np.frompyfunc(func,nin,nout)
ret = u_func(narray_obj,param1,param2..)

这里返回的ret是object类型,所以实际上需要用astype()转换为目的类型。numpy.vectorize()也实现了和numpy.frompyfunc()一样的功能,区别是前者可以t通过otypes指定返回值的类型,不用再用astype()进行转换。

## 基本形式
u_func = np.frompyfunc(func,otypes=[dtype1,dtype2..]
ret = u_func(narray_object,param1,param2..)

广播

先看个例子:

a = np.arange(0,60,10).reshape(-1,1)
b = np.arange(0,5)
#a
array([[ 0],
  [10],
  [20],
  [30],
  [40],
  [50]])
#b
array([0, 1, 2, 3, 4])

ok,现在计算a+b,不过现在有一个问题,a和b的维度不一样,那应该怎么加?先看看结果吧

# a+b
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
  [10, 11, 12, 13, 14],
  [20, 21, 22, 23, 24],
  [30, 31, 32, 33, 34],
  [40, 41, 42, 43, 44],
  [50, 51, 52, 53, 54]])

结果来看,是用a的每一行的元素(这里a为列向量,每一行只有一个元素)与b的每一个元素相加,相当于:

a=array([[ 0, 0, 0, 0, 0],
  [10, 10, 10, 10, 10],
  [20, 20, 20, 20, 20],
  [30, 30, 30, 30, 30],
  [40, 40, 40, 40, 40],
  [50, 50, 50, 50, 50]])

而b是一个行向量,现在我们将这一个行向量重复6次,和a的第0轴长度相同,构成一个二维数组,相当于:

b=array([[0, 1, 2, 3, 4],
  [0, 1, 2, 3, 4],
  [0, 1, 2, 3, 4],
  [0, 1, 2, 3, 4],
  [0, 1, 2, 3, 4],
  [0, 1, 2, 3, 4]])

现在,再进行相加,自然就是对用元素相加了,也就是上面的结果,这就是numpy中的广播,对进行运算的两个narray对象shape不一样时,进行的维度补齐。总的来说,numpy的广播规则基于下面4个规则:

让所有输入数姐都向其中维数最多的数组看齐,shape属性中不足的部分都通过在前面加1补齐; 如上面的输入中,a.shape=(6,1),b.shape=(,5),a的维数是2,b的维数是1,所以b向a看齐,并且用1补齐,那么b.shape=(1,5)。

输出数组的shape属性是输入数组的shape属性的各个轴上的最大值 输出是各轴上最大值,所以a+b的输出的shape应该是(6,5);

如果输入数组的某个轴的长度 为 1或与输出数组的对应轴的长度相同,这个数组能够用来计算,否则出错

当输入数组的某个轴的长度为1吋,沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值

由于广播在numpy计算中比较常见,所以numpy提供了ogrid和mgrid来创建广播计算的数组,前者返回的是两个向量,后者返回的是进行广播运算的数组。

x,y = np.ogrid[:5,:5]
# x
array([[0],
  [1],
  [2],
  [3],
  [4]])
# y
array([[0, 1, 2, 3, 4]])
x,y=np.mgrid[:5,:5]
# x
[[0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 4, 4]]
#y
[[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4]]]

ogrid[]参数是有两种形式(1):[start:end:step]即起点、终点和步长;(2):[start:end:len]即起点、终点和数组长度,这里的长度为了和步长区分,在传入时时以虚数方式传入的,例如[1,5,4j]将产生[1,2,3,4]这样的数组。

另外广播支持特殊的下标None,意义时在对应位置上产生1的新轴,例如a[None,:]等效于a.reshape((1,-1)),a[:,None]等效于a.reshape((-1,1)),另外,np.ix_()能将一维数组转换为能进行广播的二维数组:

x=np.array([0,1,4,10])
y=np.array([2,3,8])
gy,gx=np.ix_(y,x)
#print gy
[[2]
[3]
[8]]
#print gx
[[ 0 1 4 10]]
# gx+gy
array([[ 2, 3, 6, 12],
  [ 3, 4, 7, 13],
  [ 8, 9, 12, 18]])

np.ix_()支持多个参数,从而支持n维空间的广播计算。

ufunc方法

ufunc函数对象本身还有一些方法函数,这些方法只对两个输入、一个输出的ufunc 函数有效,其他的ufunc对象调用这些方法时会抛出ValueError异常。

(1). reduce(),沿着指定轴对数组进行操作,相当于将相应的操作放到该轴元素之间。

np.add.reduce([1,2,3]) #1+2+3=6
np.add.reduce([[1,2,3],[4,5,6]]) #[1+4,2+5,3+6]=[5,7,9]
np.add.reduce([[1,2,3],[4,5,6]],axis=1) #[1+2+3,4+5+6]=[6,15]

(2). accumulate()和reduce()类似,区别时是前者会保留中间结果:

np.add.accumulate([1,2,3]) #[1,1+2,1+2+3]=[1,3,6]
np.add.accumulate([[1,2,3],[4,5,6]],axis=1)
#
array([[ 1, 3, 6],
  [ 4, 9, 15]])

(3). reduceat()方法计算多纽reduce()的结果,通 过 indices参数指定一系列的起始和终止位置。它的计算有些特别,,计算的方法如下:

if indices[i] < indices[i+1]:
 result[i] = <op>.reduce(a[indices[i]:indices[i+1]])
else:
 result[i] = a[indices[i]]
#result[-1]的计算如下:
<op>.reduce(a[indices[-1]:])

例:

a = np.array([1,2,3,4])
result = np.add.reduceat(a, indices=[0,1,0,2,0,3,0])
## result
array([1,2,3,3,6,4,10])

## 计算过程如下:
 : a[0] -> 1
 : a[1] -> 2
 : a[0] + a[1] -> 1 + 2
 : a[2] -> 3
 : a[0] + a[1] + a[2] -> 1 + 2 + 3 = 6
 : a[3] -> 4
 :a[0] + a[1] + a[2] + a[4] - > 1 + 2 + 3 + 4 = 1 0

再看多维数组

在前一篇文章中我们提到过多维数组,现在我们回头再看看多维数组的下标取数据。首先,多维数组的下标应该是一个长度和数组的维数相同的元组。如栗下标元组的长度比数组的维数大,就会出错;如果小,就 会 在 下 标 元 组 的 后 而 补 ,使得它的长度与数组维数相同。如果下标对象不是元组,则 numpy会首先把它转换为元组。这种转换可能会和用户所希望的不一致,因此为了避免出现问题,请 “显式”地使用元组作为下标。

a = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)
array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],
  [ 5, 6, 7, 8, 9],
  [10, 11, 12, 13, 14],
  [15, 16, 17, 18, 19]],

  [[20, 21, 22, 23, 24],
  [25, 26, 27, 28, 29],
  [30, 31, 32, 33, 34],
  [35, 36, 37, 38, 39]],

  [[40, 41, 42, 43, 44],
  [45, 46, 47, 48, 49],
  [50, 51, 52, 53, 54],
  [55, 56, 57, 58, 59]]])

lidx=[[0],[1]]
#a[lidx]

aidx = np.array(lidx)
#a[aidx]
array([[[[ 0, 1, 2, 3, 4],
   [ 5, 6, 7, 8, 9],
   [10, 11, 12, 13, 14],
   [15, 16, 17, 18, 19]]],

  [[[20, 21, 22, 23, 24],
   [25, 26, 27, 28, 29],
   [30, 31, 32, 33, 34],
   [35, 36, 37, 38, 39]]]])

可以看到,numpy把列表[[0],[1]]转换成元组([0],[1]),而把数组对象转换成(aidx,:,:)。

整数数组和切片做为下标

如果利用数组作为下标,但数组的维度都不一样,那么这个时候这些数组将会应用广播规则把这些数组转换成一样,转换的规则是上面说到的先用1补足然后取各个维度的最大值。

i0 = np.array([[1,2,1],[0,1,0]])
i1 = np.array([[[0]],[[1]]])
i2 = np.array([[[2,3,2]]])
#print i0.shape
(2, 3)
#print i1.shape
(2, 1, 1)
#print i2.shape
(1, 1, 3)
# i0补齐之后为 (1,2,3),然后取最大值为
(2,2,3)

这里将所有的数组进行广播,把所有的数组转换成shape=(2,2,3),利用numpy.broadcast_arrays()可以查看广播后的数组:

id0,id1,id2=np.broadcast_arrays(i0,i1,i2)
#id0
[[[1 2 1]
 [0 1 0]]

 [[1 2 1]
 [0 1 0]]
#id1
[[[0 0 0]
 [0 0 0]]

 [[1 1 1]
 [1 1 1]]]
#id2
[[[2 3 2]
 [2 3 2]]

 [[2 3 2]
 [2 3 2]]]

然后利用下标取元素时,例如i,j,k=1,1,1时,取得的元素应该是a[id0[i,j,k],id1[i,j,k],id2[i,j,k]]=a[1,1,3]=28。下标中含有切片时,首先来看第一种,就是整数数组时连续的,也就是数组之间没有切片,例如a[1:3,i0,i1],这种情况下,首先会把整数数组(i0,i1)广播,然后将切片的长度放到相应的位置构成一个维度,i0,i1广播后的shape=(2,2,3),切片的长度为2,所以最后的shape=(2,2,2,3)。最后的结果是a[1:3,id0[i,j,k],id1[i,j,k]]。再者,如果切片是再整数数组之间,那么同样会将数组广播,然后把切片位置替换为数组的维度或者切片的长度添加到索引的最后面,如a[i0,:,i1],i0,i1广播后的shape=(2,2,3),数组a的第二个轴的长度为4,所以最后的shape=(2,2,3,4)。

bool数组做为下标

用bool数组作为下标时,会将bool数组中为True的索引组成一个整数数组,然后以此数组作为下标。相当于用numpy.nonzero(bool_array)的结果,例如:

b2 = np.array([[True,False,True],[True,False,False]])
np.nonzero(b2)
##
(array([0, 0, 1]), array([0, 2, 0]))
## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
## 相当于取[0,0],[0,2],[1,0]

除此之外,如果bool数组中有切片,那么相当于将bool值转换成nonzero()后的整数数组,切片位置不变。

以上这篇python科学计算之numpy——ufunc函数用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python科学计算包numpy用法实例详解

    本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1 数据结构 numpy使用一种称为ndarray的类似Matlab的矩阵式数据结构管理数据,比python的列表和标准库的array类更为强大,处理数据更为方便. 1.1 数组的生成 在numpy中,生成数组需要指定数据类型,默认是int32,即整数,可以通过dtype参数来指定,一般用到的有int32.bool.float32.uint32.complex,分别代表整数.布尔值.浮点型.无符号整数和复数 一

  • python科学计算之narray对象用法

    写在前面 最近在系统的看一些python科学计算开源包的内容,虽然以前是知道一些的,但都属于零零碎碎的,希望这次能把常用的一些函数.注意项整理下.小白的一些废话,高手请略过^ _ ^.文章中的函数仅仅是为了自己好理解,并没有按照官方文档上的函数声明形式记录. numpy.narray numpy.narray创建 numpy.narray的构造方式挺多的,这里就不一一说明,因为一般情况下,在进行科学计算时是通过给定的数据文件来读取的,而读取时使用的是pandas,具体可参考官方文档,或者参见这位

  • python科学计算之numpy——ufunc函数用法

    写在前面 ufunc是universal function的缩写,意思是这些函数能够作用于narray对象的每一个元素上,而不是针对narray对象操作,numpy提供了大量的ufunc的函数.这些函数在对narray进行运算的速度比使用循环或者列表推导式要快很多,但请注意,在对单个数值进行运算时,python提供的运算要比numpy效率高. 四则运算 numpy提供的四则ufunc有如下一些: numpy提供的四则运算unfunc能够大大的提高计算效率,但如果运算式复杂,且参与运算的narra

  • Python科学计算之NumPy入门教程

    前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库.它允许你在Python中做向量和矩阵的运算,而且很多底层的函数都是用C写的,你将获得在普通Python中无法达到的运行速度.这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的,这也就减少了运算过程中的类型检测. 矩阵基础 在 numpy 包中我们用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构.他们就由数组构成,一维就用一个数组表示,二维就是数组中包含数组表示. 创建 # coding: utf-8 import numpy as np a =

  • python科学计算之scipy——optimize用法

    写在前面 SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法,下面对其中的一些记录. 非线性方程组求解 SciPy中对非线性方程组求解是fslove()函数,它的调用形式一般为fslove(fun, x0),fun是计算非线性方程组的误差函数,它需要一个参数x,fun依靠x来计算线性方程组的每个方程的值(或者叫误差),x0是x的一个初始值. """ 计算非线性方程组: 5x1+3 = 0 4x0^2-2sin(x1x2)=0 x1x2-1.5=0 ""

  • Python中pow()和math.pow()函数用法示例

    本文实例讲述了Python中pow()和math.pow()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 内置函数pow() >>> help(pow) Help on built-in function pow in module __builtin__: pow(...) pow(x, y[, z]) -> number With two arguments, equivalent to x**y. With three arguments, equivalent to (

  • 深入浅析Python科学计算库Scipy及安装步骤

    一.Scipy 入门 1.1.Scipy 简介及安装 官网:http://www.scipy.org/SciPy 安装:在C:\Python27\Scripts下打开cmd执行: 执行:pip install scipy 1.2.安装Anaconda及环境搭建(举例演示) 创建环境:conda create -n env_name python=3.6 示例:   conda create -n Py_36 python=3.6  #创建名为Py_367的环境 列出所有环境:conda info

  • Python基础学习之时间转换函数用法详解

    本文实例讲述了Python基础学习之时间转换函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 python的时间格式分为多种,几种格式之间的转换方法时常是我们遇到的而且是经常忘记的点,python不像php,时间字符串和datetime是一起的,只需要strtotime和date函数就可以相互转化.虽然网上已经有很多python时间转换的文章,但是由于作者本人经常做海外业务,需要各种时区之间的转换,所以这篇文章会对按时区转换各种时间格式做一个总结. 转换方法图示(图片转自网络): 一.字符串转时

  • php计算给定时间之前的函数用法实例

    本文实例讲述了php计算给定时间之前的函数用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里给定一个时间,计算这个时间在多久前,比如:2天前,1年前 <?php function prettyDate($date){ $time = strtotime($date); $now = time(); $ago = $now - $time; if($ago < 60){ $when = round($ago); $s = ($when == 1)?"second":"se

  • Python科学计算之Pandas详解

    起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计

随机推荐