NDArray|NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式

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  • NDArray与numpy.ndarray互相转换
  • NumPy与ndarray简介
    • NumPy简介
    • 数组ndarray

NDArray与numpy.ndarray互相转换
import numpy as npfrom mxnet import nd# numpy.ndarray 变 mx.NDArraynp_val = np.array([1, 2, 3])# 定义一个numpy.ndarraynd_val = nd.array(np_val)# 深复制 # NDArray 变 numpy.ndarraynp_val_ = nd_val.asnumpy()


NumPy与ndarray简介
NumPy简介
NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:
  • 一个强大的N维数组对象ndrray;
  • 比较成熟的(广播)函数库;
  • 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;
  • 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数
NumPy的优点:
  • 对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多;
  • NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构,且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的;
  • NumPy的大部分代码都是用C语言写的,其底层算法在设计时就有着优异的性能,这使得NumPy比纯Python代码高效得多
当然,NumPy也有其不足之处,由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能,而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理;此外,NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此,在科学计算之外的领域,NumPy的优势也就不那么明显。

数组ndarray
NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器,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是修改元数据部分,而不改变其底层的实际数据。数组的维数称为秩,简单来说就是如果你需要获取数组中一个特定元素所需的坐标数,如a是一个2×3×4的矩阵,你索引其中的一个元素必须给定三个坐标a[x,y,z],故它的维数就是3。而轴可以理解为一种对数组空间的分割,以数组a为例,如果我们以0为轴,那么a可以看成是一个由两个元素构成的数组,其中每个元素都是一个3×4的数组。
我们可以直接将数组看作一种新的数据类型,就像list、tuple、dict一样,但数组中所有元素的类型必须是一致的,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中添加了许多其他的数据类型,如bool、inti、int64、float32、complex64等。同时,它也有许多其特有的属性和方法。
常用ndarray属性:
dtype 描述数组元素的类型
shape 以tuple表示的数组形状
ndim 数组的维度
size 数组中元素的个数
itemsize 数组中的元素在内存所占字节数
T 数组的转置
flat 返回一个数组的迭代器,对flat赋值将导致整个数组的元素被覆盖
real/imag 给出复数数组的实部/虚部
nbytes 数组占用的存储空间
常用ndarray方法:
reshape(…) 返回一个给定shape的数组的副本
resize(…) 返回给定shape的数组,原数组shape发生改变
flatten()/ravel() 返回展平数组,原数组不改变
astype(dtype) 返回指定元素类型的数组副本
fill() 将数组元素全部设定为一个标量值
sum/Prod() 计算所有数组元素的和/积
mean()/var()/std() 返回数组元素的均值/方差/标准差
max()/min()/ptp()/median() 返回数组元素的最大值/最小值/取值范围/中位数
argmax()/argmin() 返回最大值/最小值的索引
sort() 对数组进行排序,axis指定排序的轴;kind指定排序算法,默认是快速排序
view()/copy() view创造一个新的数组对象指向同一数据;copy是深复制
tolist() 将数组完全转为列表,注意与直接使用list(array)的区别
compress() 返回满足条件的元素构成的数组
【NDArray|NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式】以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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