提供了全面且有文档的 C API，因此将数据传递给用低级语言编写的外部库，以及让外部库将数据作为 NumPy 数组返回给 Python 是很简单的。...图 4.1：索引 NumPy 数组中的元素 在多维数组中，如果省略后面的索引，返回的对象将是一个较低维度的 ndarray，由沿着更高维度的所有数据组成。...首先，对于大数组来说速度不会很快（因为所有工作都是在解释的 Python 代码中完成的）。其次，它不适用于多维数组。...表 4.6：基本数组统计方法 方法 描述 sum 数组或沿轴的所有元素的总和；长度为零的数组的总和为 0 mean 算术平均值；对于长度为零的数组无效（返回NaN） std, var 分别是标准差和方差...NumPy 结构化/记录数组 被视为“数组的字典”情况 Series 的字典 每个值都变成了一列；如果没有传递显式索引，则每个 Series 的索引被合并在一起以形成结果的行索引 字典的字典 每个内部字典都变成了一列
此外，Python 经常作为嵌入式脚本语言嵌入到其他软件中，也可以在那里使用 NumPy。 MATLAB 数组切片使用值传递语义，采用延迟写入复制方案以防止创建副本，直到需要为止。...MATLAB 将任何非零值视为 1，并返回逻辑 AND。例如，在 NumPy 中(3 & 4)是0，而在 MATLAB 中3和4都被视为逻辑真，(3 & 4)返回1。...的元素归零 a .* (a>0.5) a * (a > 0.5) a 中小于 0.5 的元素归零 a(:) = 3 a[:] = 3 将所有值设置为相同的标量值 y=x y = x.copy() NumPy...MATLAB 和 NumPy 的 & 和 | 操作符之间的显著区别包括： 非逻辑 {0,1} 输入：NumPy 的输出是输入的按位与。MATLAB 将任何非零值视为 1，并返回逻辑与。...对于缓冲区和 __array_interface__ 协议，对象描述其内存布局，NumPy 执行其他所有操作（如果可能，零拷贝）。
.+0.j]]) 数组标量 数组标量是类型/类 float32，float64 等的实例。为了处理操作数的统一性，NumPy 将标量视为零维数组。...有两种类型的适当连续的 NumPy 数组： Fortran 连续数组指的是以列方式存储的数据，即存储在内存中的数据索引从最低维开始； C 连续，或简单连续的数组，指的是以行方式存储的数据，即存储在内存中的数据索引从最高维开始...对数组进行索引解引用 Python 对象，因此与其他 ndarrays 不同，对象数组具有能够保存异构对象的能力。...为了利用这一点，使用 NumPy 的程序员取消了 Python 循环，而是使用数组对数组操作。向量化 既可以指 C 的卸载，也可以指结构化 NumPy 代码以利用它。...（以及其他 musl C 库发行版）支持 加快np.block大型数组的速度 加快只读数组的np.take 支持类似路径对象的更多功能 在缩减过程中 ufunc 身份的行为更好
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。...from 2nd dim: ', arr[1, -1]) NumPy 数组裁切 裁切数组 python 中裁切的意思是将元素从一个给定的索引带到另一个给定的索引。...我们像这样传递切片而不是索引：[start：end]。 我们还可以定义步长，如下所示：[start：end：step]。 如果我们不传递 start，则将其视为 0。...如果我们不传递 end，则视为该维度内数组的长度。 如果我们不传递 step，则视为 1。...NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。 以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。
例如，对于二维数组，C代码(如前所述)会扩展为这样： NumPy为我们提供了两全其美的解决方案：当涉及到ndarray时，逐个元素的操作是“默认模式”，但逐个元素的操作由预编译的C代码快速执行。...在NumPy中： 以近C速度执行前面的示例所做的事情，但是我们期望基于Python的代码具有简单性。的确，NumPy的语法更为简单！...矢量化描述了代码中没有任何显式的循环、索引等这些事情，当然，只是在优化的、预编译的C代码中“幕后”发生了这些事情。...image.png NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表，所有元素（通常是数字）的类型都相同，并通过正整数元组索引。在NumPy中，维度称为轴。轴的数目为rank。...atleast_2d(*arys) 将输入视为具有至少两个维度的数组。 atleast_3d(*arys) 将输入视为具有至少三维的数组。 broadcast 制作一个模仿广播的对象。
如果要插入其他单元格，可以按下面的插入单元格。 在第一个单元格中，我们将输入一些代码，在第二个单元格中，我们可以输入依赖于第一个单元格中的代码的代码。...8837-9e70331b95a0.png)] 第一个数组中的第一个 0 表示第一个坐标为零，第二个数组中的第一个 0 表示第二个坐标为零，这由这两个数组列出的顺序指定。...可以将数据帧视为具有公共索引的多个序列的公共长度，它们在单个表格对象中绑定在一起。 该对象类似于 NumPy 2D ndarray，但不是同一件事。 并非所有列都必须具有相同的数据类型。...向序列添加索引的另一种方法是通过将唯一哈希值的索引或类似数组的对象传递给序列的创建方法的index参数来创建索引。 我们也可以单独创建索引。 创建索引与创建序列很像，但是我们要求所有值都必须唯一。...在第三列表中，为零，2为零。 因此，在将midx分配给序列索引后，最终得到该对象。 创建MultiIndex的另一种方法是直接在创建我们感兴趣的序列时使用。
[删除自动创建的文件] 删除后，记得要在C/C++》预编译头 中取消使用预编译头 [取消使用预编译头] 1.3 配置OpenCV环境 这一步可参靠我的另一篇文章《OpenCV 3.2.0 + opencv_contrib...OpenCV的Canny函数，使用指针传递数据。...3 编译生成DLL 执行 [编译生成DLL] 在项目目录中可以找到生成的DLL文件 [生成的DLL文件] 4 编写Python代码 创建Python文件，输入如下代码： import cv2 from...numpy.ctypeslib import ndpointer import ctypes import numpy as np dll=ctypes.WinDLL('MyDLL.dll')...dll.release(ptr) 5 执行 将VS2017生成的MyDLL.dll文件拷贝到python代码根目录，并加入测试图片input.jpg，示例如下。
，你可以将 Pandas Series`视为 Python 字典的特化。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样，你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里，“对齐”是指它们共享相同的索引。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...NumPy 数组中，data[0]将返回第一行。...对于DataFrame，data ['col0']将返回第一列。因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。
我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法，我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作： ? 我在上图的右下角添加了矩阵维数，来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为： ?...矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...这样做的好处在于，NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值（只要它们大小相同）。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ?
import numpy as np 01 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 02 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...03 索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 04 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...我在上图的右下角添加了矩阵维数，来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为： ? 4. 矩阵索引 当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 5....这样做的好处在于，NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值（只要它们大小相同）。我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ?
矢量化描述代码中的任何显式循环、索引等都不存在——当然，这些事情当然存在，只是以优化的、预编译的 C 代码“在幕后”方式进行。...矢量化描述代码中的任何显式循环、索引等都不存在——当然，这些事情当然存在，只是以优化的、预编译的 C 代码“在幕后”方式进行。矢量化代码有许多优势，其中包括： 向量化的代码更简洁，更易读。...如果数组被重塑为其他形状，那么数组再次被视为“C 风格”。...如果数组被重新整形为其他形状，这个数组仍然被视为“C-style”。...如果将数组重新塑形为其他形状，那么数组将再次被视为“C-style”。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。...这些不是函数方法而是属性，它们将特定切片接口提供给Series中的数组。...在DataFrame对象的上下文中，ix索引器的目的将变得更加明显，我们将在稍后讨论。 Python 代码的一个指导原则是“显式优于隐式”。...作为二维数组的数据帧 如前所述，我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组。...，很明显列的字典式索引，让我们不能将其简单地视为 NumPy 数组。
完全偶然的是，那个其他事情涉及将 numpy 数据传递给 C 代码，所以我不得不学习这个数据在 C 中的样子。...这是真的，当然这使情况变得更糟：如果你使用 arr[x,y] 进行索引，那么 x，也就是维度零，实际上对应于相应 PNG 文件中的垂直维度；而 y，也就是维度一，对应于水平维度。......除非你从 pygame Surface 对象中获取 numpy 数组，否则 x 实际上是索引到水平维度的。...我们可以做的是使用带有 numpy 默认布局的数组将 Surface 数据馈送给 cv2.resize（而不是直接传递由 pixel3d 返回的数组对象）。 请注意，这实际上并不适用于任何给定的函数。...我的意思是，不完全一样 - 如果我们将这个数据重新解释为 RGBA 数组，我们将红色通道(R)的值视为蓝色(B)，反之亦然。
列表视为矩阵 Python没有矩阵的内置类型。但是，可以将列表的列表视为矩阵。 例： A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] 可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵。...) 运行效果： 3.2 零和一的数组 import numpy as np zeors_array = np.zeros( (2, 3) )print(zeors_array)ones_array...让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。 两种矩阵的加法 使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...print(C) 两个矩阵相乘 为了将两个矩阵相乘，使用dot()方法。...访问矩阵元素 与列表类似，可以使用索引访问矩阵元素。让从一维NumPy数组开始。
本书中所有 Python 代码使用的默认环境是 IPython。 下一节将介绍如何安装 IPython 和其他工具。 在整本书中，您只需在命令窗口或 IPython 提示符下输入输入即可。...重要的是要注意，与 MATLAB 和 R 不同，NumPy 数组的索引是从零开始的。 也就是说，NumPy 数组的第一个元素索引为零，而最后一个元素索引为整数n-1，其中n是数组沿相应维度的长度。...输出中的C_CONTIGUOUS字段指示该数组是否为 C 样式数组。 这意味着该数组的索引就像 C 数组一样完成。 在 2D 数组的情况下，这也称为行优先索引。...它也可能返回错误的结果。 但是，出于介绍性目的，我们将其视为理所当然。 通常，切片数组会创建一个视图，对其进行索引会创建一个副本。 让我们通过一些代码片段研究这些差异。...因此，前面的代码段中的x是三维数组（传递给函数的参数数量），并且x的三个维度中的每个维度的长度均为2（每个参数的值）。 rand是random的便捷函数。
然后我们创建了两个零ndarrays并将它们沿四个方向填充到fft_shift数组中以将其放大。 因此，当我们将修改后的fft_shift数组逆回到标准阶数时，零频率将完美地位于中间。...NumPy 在优化对数组的访问和执行更快的计算方面做得非常出色。 该代码可以视为描述该代码的理想候选者。...创建一个新模块以保存 Cython 代码（.pyx）。 将这些区域中的所有变量和循环索引转换为它们的 C 对应物。 使用以前的测试设置进行测试。 将扩展添加到安装文件中。...扩展模块的基本结构 用 C 编写的扩展模块将包含以下部分： 标头段，其中包含所有外部库和Python.h 初始化段，您可以在其中定义模块名称和 C 模块中的函数 方法结构数组，用于定义模块中的所有函数...C-API 创建数组平方函数 在本节中，我们将创建一个函数以对 NumPy 数组的所有值求平方。
最基本的方法是将序列传递给 NumPy 的array()函数；你可以传递任何序列，而不仅仅是常见的列表（list）数据类型。对数组进行索引就像列表或任何其他 Python 序列一样。...上面的数组示例是如何使用 NumPy 表示向量的，接下来我们将看看如何使用多维数组表示矩阵和更多的信息。...eye(N[, M, k, dtype, order])返回一个二维数组，对角线上有一个，其他地方为零。...nbytes 属性是数组中的所有数据消耗掉的字节数。 ---- 2....索引进阶 3.1 花式索引 花式索引 是获取数组中我们想要的特定元素的有效方法，即使用我们想要检索的特定索引序列对数组进行索引，返回我们索引的元素的列表。
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