導(dǎo)讀：本文讓你快速了解一下如何開(kāi)始使用NumPy。一旦你熟悉了NumPy，就會(huì)發(fā)現(xiàn)Python世界中的大多數(shù)科學(xué)計(jì)算都是圍繞NumPy構(gòu)建的。因此花在NumPy上的學(xué)習(xí)時(shí)間最終對(duì)你是有益的。

作者：阿迪蒂亞·夏爾馬（Aditya Sharma）、維什韋什·拉維·什里馬利（Vishwesh Ravi Shrimali）、邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

如果你已經(jīng)安裝了Anaconda，那么就假設(shè)你已經(jīng)在虛擬環(huán)境中安裝了NumPy。如果你使用過(guò)Python的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)行版或任何其他發(fā)行版，你可以訪問(wèn)

http://www.numpy.org

并按照所提供的安裝說(shuō)明進(jìn)行操作。

01?導(dǎo)入NumPy

一旦啟動(dòng)了一個(gè)新的IPython或者Jupyter會(huì)話，就可以導(dǎo)入Numpy模塊并按照以下步驟來(lái)驗(yàn)證版本：

import?numpy numpy.__version__

輸出結(jié)果：

1.15.4

提示：記得在Jupyter Notebook中，鍵入命令后，你可以按下Ctrl+Enter，以執(zhí)行一個(gè)單元格。或者，按下Shift+Enter以執(zhí)行單元格，并自動(dòng)插入或者選擇該單元格下面的單元格。依次單擊Help | Keyboard Shortcut以檢查所有的鍵盤快捷鍵，或者依次單擊Help | User Interface Tour以進(jìn)行快速瀏覽。

此處討論的部分包，建議使用NumPy 1.8版本或后續(xù)版本。按照慣例，你會(huì)發(fā)現(xiàn)在科學(xué)Python領(lǐng)域中，大多數(shù)人導(dǎo)入NumPy都會(huì)使用np作為別名：

import?numpy?as?np np.__version__

輸出結(jié)果：

1.15.4

02 理解NumPy數(shù)組

Python是一種弱類型的語(yǔ)言。這就意味著，你無(wú)論何時(shí)創(chuàng)建一個(gè)新變量，都不必指定數(shù)據(jù)類型。例如，下面的內(nèi)容將自動(dòng)表示為一個(gè)整數(shù)：

a?=?5

輸入下面內(nèi)容以再次確認(rèn)：

type(a)

輸出結(jié)果：

int

注意：因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)Python實(shí)現(xiàn)是用C編寫的，所以每個(gè)Python對(duì)象本質(zhì)上是一個(gè)偽C結(jié)構(gòu)。這對(duì)于Python中的整數(shù)也是如此，實(shí)際上它是指向復(fù)合C結(jié)構(gòu)的指針，包含的不僅僅是原始整數(shù)值。因此，用于表示Python整數(shù)的默認(rèn)C數(shù)據(jù)類型將依賴于你的系統(tǒng)架構(gòu)（即系統(tǒng)是32位還是64位平臺(tái)）。

更進(jìn)一步，我們使用list()命令可以創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)列表，這是Python中的標(biāo)準(zhǔn)多元素容器。range (x)函數(shù)將創(chuàng)建從0到x–1的所有整數(shù)。要輸出變量，你可以使用print函數(shù)，也可以直接輸入變量名字并按Enter：

int_list?=?list(range(10)) int_list

輸出結(jié)果：

[0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9]

類似地，我們通過(guò)讓Python遍歷整數(shù)列表int_list中的所有元素，并對(duì)每個(gè)元素應(yīng)用str()函數(shù)（該函數(shù)將一個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)字符串），來(lái)創(chuàng)建一個(gè)字符串列表：

str_list?=?[str(i)?for?i?in?int_list] str_list

輸出結(jié)果：

['0',?'1',?'2',?'3',?'4',?'5',?'6',?'7',?'8',?'9']

可是，用列表進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算并不是很靈活。例如，我們想要將int_list中的每個(gè)元素都乘以一個(gè)因子2。執(zhí)行以下操作可能是一種簡(jiǎn)單的方法—看看輸出結(jié)果是怎樣的：

int_list?*?2

輸出結(jié)果：

[0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9,?0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9]

Python創(chuàng)建了一個(gè)列表，其內(nèi)容是int_list的所有元素生成了兩次，這并不是我們想要的！

這就是NumPy的用武之地。NumPy是專為簡(jiǎn)化Python中的數(shù)組運(yùn)算而設(shè)計(jì)的。我們可以快速將整數(shù)列表轉(zhuǎn)換為一個(gè)NumPy數(shù)組：

import?numpy?as?np int_arr?=?np.array(int_list) int_arr

輸出結(jié)果：

array([0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9])

讓我們看看試著將數(shù)組中的每個(gè)元素相乘會(huì)怎么樣：

int_arr?*?2

輸出結(jié)果：

array([?0??2??4??6??8?10?12?14?16?18])

這次我們做對(duì)了！加法、減法、除法以及很多其他運(yùn)算也是同樣的。

而且，每個(gè)NumPy數(shù)組都具有以下屬性：

• ndim：維數(shù)。

• shape：每一維的大小。

• size：數(shù)組中元素的總數(shù)。

• dtype：數(shù)組的數(shù)據(jù)類型（例如int、float、string等）。

讓我們來(lái)看看整數(shù)數(shù)組的上述屬性：

print("int_arr?ndim:?",?int_arr.ndim) print("int_arr?shape:?",?int_arr.shape) print("int_arr?size:?",?int_arr.size) print("int_arr?dtype:?",?int_arr.dtype)

輸出結(jié)果：

int_arr?ndim:??1 int_arr?shape:??(10,) int_arr?size:??10 int_arr?dtype:??int64

從這些輸出中，我們可以看到我們的數(shù)組只包含一維，其包含10個(gè)元素且所有元素都是64位的整數(shù)。當(dāng)然，如果你在32位機(jī)器上執(zhí)行這段代碼，你可能會(huì)得到dtype：int 32。

03 通過(guò)索引訪問(wèn)單個(gè)數(shù)組元素

如果你之前使用過(guò)Python的標(biāo)準(zhǔn)列表索引，那么你就不會(huì)發(fā)現(xiàn)NumPy中的索引有很多問(wèn)題。在一維數(shù)組中，通過(guò)在方括號(hào)中指定所需的索引，可以訪問(wèn)第i個(gè)值（從0開(kāi)始計(jì)算），與Python列表一樣：

int_arr

輸出結(jié)果：

array([0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9]) int_arr[0]

輸出結(jié)果：

0int_arr[3]

輸出結(jié)果：

3

要從數(shù)組的末尾建立索引，可以使用負(fù)索引號(hào)：

int_arr[-1]

輸出結(jié)果：

9int_arr[-2]

輸出結(jié)果：

8

切割數(shù)組還有一些其他很酷的技巧，如下所示：

int_arr[2:5]?#from?index?2?up?to?index?5?-?1

輸出結(jié)果：

array([2,?3,?4]) int_arr[:5]?#from?the?beginning?up?to?index?5?-?1

輸出結(jié)果：

array([0,?1,?2,?3,?4]) int_arr[5:]?#from?index?5?up?to?the?end?of?the?array

輸出結(jié)果：

array([5,?6,?7,?8,?9]) int_arr[::2]?#every?other?element

輸出結(jié)果：

array([0,?2,?4,?6,?8]) int_arr[::-1]?#the?entire?array?in?reverse?order

輸出結(jié)果：

array([9,?8,?7,?6,?5,?4,?3,?2,?1,?0])

建議你自己嘗試使用這些數(shù)組！

提示：NumPy中切割數(shù)組的一般形式與標(biāo)準(zhǔn)Python列表中的相同。使用x [start: stop: step]訪問(wèn)數(shù)組x中的一個(gè)片段。如果沒(méi)有指定任何一個(gè)值，那么默認(rèn)值為start=0、stop=size of dimension、step=1。

04 創(chuàng)建多維數(shù)組

數(shù)組不必局限于列表。實(shí)際上，數(shù)組可以有任意維數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，通常我們至少要處理二維數(shù)組，列索引表示特定的特征值，行包含實(shí)際的特征值。

使用NumPy可以輕松地從頭開(kāi)始創(chuàng)建多維數(shù)組。假設(shè)我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)3行5列的數(shù)組，所有的元素都初始化為0。如果我們不指定數(shù)據(jù)類型，NumPy將默認(rèn)使用float類型：

arr_2d?=?np.zeros((3,?5)) arr_2d

輸出結(jié)果：

array([[0.,?0.,?0.,?0.,?0.],[0.,?0.,?0.,?0.,?0.],[0.,?0.,?0.,?0.,?0.]])

使用OpenCV時(shí)你可能就知道：這可以解釋為所有像素設(shè)置為0（黑色）的一個(gè)3×5的灰度圖像。例如，如果你想要?jiǎng)?chuàng)建具有3個(gè)顏色通道（R、G和B）2×4像素的一個(gè)小圖像，但是所有像素都設(shè)置為白色，我們將使用NumPy創(chuàng)建一個(gè)3×2×4的三維數(shù)組：

arr_float_3d?=?np.ones((3,?2,?4)) arr_float_3d

輸出結(jié)果：

array([[[1.,?1.,?1.,?1.],[1.,?1.,?1.,?1.]],[[1.,?1.,?1.,?1.],[1.,?1.,?1.,?1.]],[[1.,?1.,?1.,?1.],[1.,?1.,?1.,?1.]]])

這里，第一維定義顏色通道（OpenCV中的藍(lán)色、綠色和紅色）。因此，如果這是真實(shí)的圖像數(shù)據(jù)，我們可以通過(guò)切割數(shù)組輕松地獲得第一個(gè)通道中的顏色信息：

arr_float_3d[0,?:,?:]

輸出結(jié)果：

array([[1.,?1.,?1.,?1.],[1.,?1.,?1.,?1.]])

在OpenCV中，圖像要么是值在0到1之間的32位浮點(diǎn)數(shù)組，要么是值在0到255之間的8位整數(shù)數(shù)組。因此，使用8位整數(shù)，通過(guò)指定NumPy的dtype屬性并將數(shù)組中的所有1乘以255，我們還可以創(chuàng)建一個(gè)2×4像素、全為白色的RGB圖像：

arr_uint_3d?=?np.ones((3,?2,?4),?dtype=np.uint8)?*?255 arr_uint_3d

輸出結(jié)果：

array([[[255,?255,?255,?255],[255,?255,?255,?255]],[[255,?255,?255,?255],[255,?255,?255,?255]],[[255,?255,?255,?255],[255,?255,?255,?255]]],?dtype=uint8)

關(guān)于作者：阿迪蒂亞·夏爾馬（Aditya Sharma），羅伯特·博世（Robert Bosch）公司的一名高級(jí)工程師，致力于解決真實(shí)世界的自動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。曾獲得羅伯特·博世公司2019年人工智能編程馬拉松的首名。

維什韋什·拉維·什里馬利（Vishwesh Ravi Shrimali），于2018年畢業(yè)于彼拉尼博拉理工學(xué)院（BITS Pilani）機(jī)械工程專業(yè)。此后一直在BigVision LLC從事深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的工作，還參與了官方OpenCV課程的創(chuàng)建。

邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler），是華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)的博士后研究員，致力于仿生視覺(jué)的計(jì)算模型研究，以為盲人植入人工視網(wǎng)膜（仿生眼睛），改善盲人的感知體驗(yàn)。他的工作屬于神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。

本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)：使用OpenCV、Python和scikit-learn進(jìn)行智能圖像處理（原書第2版）》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

延伸閱讀《機(jī)器學(xué)習(xí)》（原書第2版）

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推薦語(yǔ)：一本基于OpenCV4和Python的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)，既詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)及OpenCV相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，又通過(guò)具體實(shí)例展示如何使用OpenCV和Python實(shí)現(xiàn)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并提供大量示例代碼，可以幫助你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用技巧，解決各種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理問(wèn)題。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的手把手教你用Python的NumPy包处理数据的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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