Роман Сузи - Язык программирования Python

Numeric Python— это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений. Модуль Numeric вносит в Python возможности таких пакетов и систем как MatLab, Octave (аналог MatLab), APL, J, S+, IDL. Пользователи найдут Numeric достаточно простым и удобным. Стоит заметить, что некоторые синтаксические возможности Python (связанные с использованием срезов) были специально разработаны для Numeric.

Numeric Python имеет средства для:

• матричных вычислений LinearAlgebra;

• быстрого преобразования Фурье FFT;

• работы с недостающими экспериментальными данными MA;

• статистического моделирования RNG;

• эмуляции базовых функций программы MatLab.

Модуль Numericопределяет полноценный тип–массив и содержит большое число функций для операций с массивами. Массив— это набор однородных элементов, доступных по индексам. Массивы модуля Numericмогут быть многомерными, то есть иметь более одной размерности.

Для создания массива можно использовать функцию array()с указанием содержимого массива (в виде вложенных списков) и типа. Функция array()делает копию, если ее аргумент — массив. Функция asarray()работает аналогично, но не создает нового массива, когда ее аргумент уже является массивом:

>>> from Numeric import *

>>> print array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

[[1 2]

[3 4]

[5 6]]

>>> print array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], Float)

[[ 1. 2. 3.]

[ 4. 5. 6.]]

>>> print array([78, 85, 77, 69, 82, 73, 67], 'c')

[N U M E R I C]

В качестве элементов массива можно использовать следующие типы: Int8– Int32, UnsignedInt8– UnsignedInt32, Float8– Float64, Complex8– Complex64и PyObject. Числа 8, 16, 32 и 64 показывают количество битов для хранения величины. Типы Int, UnsignedInteger, Floatи Complexсоответствуют наибольшим принятым на данной платформе значениям. В массиве можно также хранить ссылки на произвольные объекты.

Количество размерностей и длина массива по каждой оси называются формой массива (shape). Доступ к форме массива реализуется через атрибут shape:

>>> from Numeric import *

>>> a = array(range(15), Int)

>>> print a.shape

(15,)

>>> print a

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

>>> a.shape = (3, 5)

>>> print a.shape

(3, 5)

>>> print a

[[ 0 1 2 3 4]

[ 5 6 7 8 9]

[10 11 12 13 14]]

Придать нужную форму массиву можно функцией Numeric.reshape(). Эта функция сразу создает объект–массив нужной формы из последовательности.

>>> import Numeric

>>> print Numeric.reshape("абракадабр", (5, -1))

[[а б]

[р а]

[к а]

[д а]

[б р]]

В этом примере –1в указании формы говорит о том, что соответствующее значение можно вычислить. Общее количество элементов массива известно (10), поэтому длину вдоль одной из размерностей задавать не обязательно.

Через атрибут flatможно получить одномерное представление массива:

>>> a = array([[1, 2], [3, 4]])

>>> b = a.flat

>>> b

array([1, 2, 3, 4])

>>> b[0] = 9

>>> b

array([9, 2, 3, 4])

>>> a

array([[9, 2],

[3, 4]])

Следует заметить, что это новый вид того же массива, поэтому присваивание значений его элементам приводит к изменениям в исходном массиве.

Функция Numeric.resize()похожа на Numeric.reshape, но может подстраивать число элементов:

>>> print Numeric.resize("NUMERIC", (3, 2))

[[N U]

[M E]

[R I]]

>>> print Numeric.resize("NUMERIC", (3, 4))

[[N U M E]

[R I C N]

[U M E R]]

Функция Numeric.zeros()порождает массив из одних нулей, а Numeric.ones() — из одних единиц. Единичную матрицу можно получить с помощью функции Numeric.identity(n):

>>> print Numeric.zeros((2,3))

[[0 0 0]

[0 0 0]]

>>> print Numeric.ones((2,3))

[[1 1 1]

[1 1 1]]

>>> print Numeric.identity(4)

[[1 0 0 0]

[0 1 0 0]

[0 0 1 0]

[0 0 0 1]]

Для копирования массивов можно использовать метод copy():

>>> import Numeric

>>> a = Numeric.arrayrange(9)

>>> a.shape = (3, 3)

>>> print a

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 7 8]]

>>> a1 = a.copy()

>>> a1[0, 1] = -1 # операция над копией