NumPy-快速处理数据--ndarray对象--多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构

本文摘自《用Python做科学计算》，版权归原作者所有。

上一篇讲到：NumPy-快速处理数据--ndarray对象--数组的创建和存取

接下来接着介绍多维数组的存取、结构体数组存取、内存对齐、Numpy内存结构

一、多维数组的存取

多维数组的存取和一维数组类似，因为多维数组有多个轴，因此它的下标需要用多个值来表示，NumPy采用组元(tuple)作为数组的下标。如二维数组需要(x, y)的元组标记一个数组元素；三维数组需要(x, y, z)的元组标记一个元素。

如下图所示，a为一个6x6的二维数组，图中用颜色区分了各个下标以及其对应的选择区域。

 >>> a
 array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [10, 11, 12, 13, 14, 15],
        [20, 21, 22, 23, 24, 25],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35],
        [40, 41, 42, 43, 44, 45],
        [50, 51, 52, 53, 54, 55]])
 >>> a[0, 3:5]#黄色部分
 array([3, 4])
 >>> a[4:, 4:]#蓝色部分
 array([[44, 45],
        [54, 55]])
 >>> a[:, 2]#棕色部分
 array([ 2, 12, 22, 32, 42, 52])
 >>> a[2::2, ::2]#青色部分
 array([[20, 22, 24],
        [40, 42, 44]])

如何创建这个6×6的二维数组？

数组a实际上是一个加法表，纵轴的值为0, 10, 20, 30, 40, 50；横轴的值为0, 1, 2, 3, 4, 5。纵轴的每个元素都和横轴的每个元素求和，就得到图中所示的数组a。你可以用下面的语句创建它：

 np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) + np.arange(0, 6)

多维数组同样也可以使用整数序列和布尔数组进行存取。

 >>> a[(0, 1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4, 5)]#取出坐标为(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)的元素
 array([ 1, 12, 23, 34, 45])
 >>> a[3:, [0, 2, 5]]#取出第3, 4, 5行，第0, 2, 5列的元素
 array([[30, 32, 35],
        [40, 42, 45],
        [50, 52, 55]])
 >>> mask = np.array([1, 0, 1, 0, 0, 1], dtype=np.bool)#先制造出一个布尔数组
 >>> mask
 array([ True, False,  True, False, False,  True], dtype=bool)
 >>> a[mask, 2]      #取出第二列下标为True的元素
 array([ 2, 22, 52])

二、结构体数组

类似C语言中的结构体数组，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。

 >>> personType = np.dtype({'names':['name', 'age', 'weight'],\
                          'formats':['S32', 'i', 'f']})#创建personType数据类型
 #字典有两个关键字：names，formats。每个关键字对应的值都是一个列表。
 #names定义结构中的每个字段名，而formats则定义每个字段的类型：
 #    S32 : 32个字节的字符串类型
 #    i   ：32bit的整数类型，相当于np.int32
 #    f   ：32bit的单精度浮点数类型，相当于np.float32
 >>> personType
 dtype([('name', 'S32'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])
 #描述结构类型的方法： 一个包含多个组元的列表，其中形如 (字段名, 类型描述)
 #的组元描述了结构中的每个字段。类型描述前面的 '|', '<' 等字符用来描述字段
 #值的字节顺序：
 #  | ：忽视字节顺序
 #  < : 低位字节在前
 #  > : 高位字节在前
 >>> a = np.array([('zhang', 32, 75.5), ('wang', 24, 65.2)], dtype=personType )
 >>> a[0]        #读取结构体数组的第0个结构元素
 ('zhang', 32, 75.5)
 >>> a[1]        #读取结构体数组的第1个结构元素
 ('wang', 24, 65.19999694824219)
 >>> a[0].dtype
 dtype([('name', 'S32'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])
 >>> c = a[1]    #c和a[1]共享同一块内存
 >>> c['name'] = 'li'#修改c的字段
 >>> a[1]['name']#则a[1]相应的字段也被修改
 'li'
 >>> a[0]['name']#读取a[0]字段的name成员
 'zhang'
 >>> b = a[:]['age']#或者 a['age']
 >>> b
 array([32, 24])
 >>> b[0] = 40   #通过b[0]修改a[0]['age']
 >>> a[0]['age']
 40
 >>> a.tofile('d:\\test.bin')
 #调用a.tostring或者a.tofile方法，可以直接输出数组a的二进制形式

利用下面的C语言程序可以将test.bin文件中的数据读取出来。

三、内存对齐

C语言的结构体为了内存寻址方便，会自动的添加一些填充用的字节，这叫做内存对齐。内存对齐与操作系统以及编译器有关。例如如果把下面的name[32]改为name[30]的话，由于内存对齐问题，在name和age中间会填补两个字节，最终的结构体大小不会改变。因此如果numpy中的所配置的内存大小不符合C语言的对齐规范的话，将会出现数据错位。为了解决这个问题，在创建dtype对象时，可以传递参数align=True，这样numpy的结构数组的内存对齐和C语言的结构体就一致了。

 #include <stdio.h>

 struct person
 {
     char name[];
     int age;
     float weight;
 };//创建结构体数据类型

 struct person p[];//定义长度为2的一维结构体数组

 int main (void)
 {
     FILE *fp;
     int i;
     fp=fopen("d:\\test.bin","rb");//以二进制只读方式打开文件
     fread(p, sizeof(struct person), , fp);//读取的内容放在结构体数组p[2]中
     fclose(fp);
     for(i=;i<;i++)
         printf("%s %d %f\n", p[i].name, p[i].age, p[i].weight);
     getchar();
     return ;
 }
 /*
 在VC++6.0输出结果是：
 ----------------------------
 zhang 40 75.500000
 li 24 65.199997

 Press any key to continue
 ----------------------------
 */

结构类型中可以包括其它的结构类型，下面的语句创建一个有一个字段f1的结构，f1的值是另外一个结构，它有字段f2，其类型为16bit整数。

 >>> np.dtype([('f1', [('f2', np.int16)])])#结构体套结构体
 dtype([('f1', [('f2', '<i2')])])
 #用dtype([ ])来定义结构体，[('f2', np.int16)]是一个结构体
 #('f1', [('f2', np.int16)])是一个元组
 #最外层用dtype([ ])再定义一层结构体

当某个字段类型为数组时，用组元的第三个参数表示，下面描述的f1字段是一个shape为(2,3)的双精度浮点数组:

 >>> np.dtype([('f0', 'i4'), ('f1', 'f8', (2, 3))])
 dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3))])

用下面的字典参数也可以定义结构类型，字典的关键字为结构中字段名，值为字段的类型描述，但是由于字典的关键字是没有顺序的，因此字段的顺序需要在类型描述中给出，类型描述是一个组元，它的第二个值给出字段的字节为单位的偏移量，例如age字段的偏移量为25个字节：

 >>> np.dtype({'surname':('S25',0),'age':(np.uint8,25)})
 dtype([('surname', 'S25'), ('age', 'u1')])

四、Numpy内存结构

下面让我们来看看ndarray数组对象是如何在内存中储存的。

dtype对象则知道如何将元素的二进制数据转换为可用的值。如上图每32位表示一个有用数据

dim count表示数组维数，上图为2维数组

dimmension 3×3给出数组的shape

strides中保存的是当每个轴的下标增加1时，数据存储区中的指针所增加的字节数。例如图中的strides为12,4，即第0轴的下标增加1时，数据的地址增加12个字节：即a[1,0]的地址比a[0,0]的地址要高12个字节，正好是3个单精度浮点数的总字节数；第1轴下标增加1时，数据的地址增加4个字节，正好是单精度浮点数的字节数。

 >>> a = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]], dtype=np.float32)
 >>> a
 array([[ 0.,  1.,  2.],
        [ 3.,  4.,  5.],
        [ 6.,  7.,  8.]], dtype=float32)

如果strides中的数值正好和对应轴所占据的字节数相同的话，那么数据在内存中是连续存储的。然而数据并不一定都是连续储存的，前面介绍过通过下标范围得到新的数组是原始数组的视图，即它和原始视图共享数据存储区域：

 >>> b = a[::2,::2]
 >>> b
 array([[ 0.,  2.],
        [ 6.,  8.]], dtype=float32)
 >>> b.strides
 (24, 8)

由于数组b和数组a共享数据存储区，而b中的第0轴和第1轴都是数组a中隔一个元素取一个，因此数组b的strides变成了24,8，正好都是数组a的两倍。 对照前面的图很容易看出数据0和2的地址相差8个字节，而0和6的地址相差24个字节。

元素在数据存储区中的排列格式有两种：C语言格式和Fortan语言格式。在C语言中，多维数组的第0轴是最上位的，即第0轴的下标增加1时，元素的地址增加的字节数最多；而Fortan语言的多维数组的第0轴是最下位的，即第0轴的下标增加1时，地址只增加一个元素的字节数。在NumPy中，元素在内存中的排列缺省是以C语言格式存储的，如果你希望改为Fortan格式的话，只需要给数组传递order="F"参数：

 >>> c = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]], dtype=np.float32, order="F")
 >>> c.strides
 (4, 12)