多维数组的行优先和列优先, 数据描述语言

最新推荐文章于 2025-03-23 17:17:58 发布

antkillerfarm

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/antkillerfarm/article/details/85229755

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多维数组的行优先和列优先

这里以numpy为工具，介绍一下多维数组的行优先和列优先的概念。

首先我们生成一个3x4的数组：

arr = np.arange(12).reshape(3,4)

它的形状是这样的：

如果我们按照C语言的方式存储它，也就是行优先存储的话，那么在内存中，它的形状是这样的：

这种存储方式又被称作C contiguous array。

另一派存储方式，也就是列优先存储，它的代表是Fortran语言。上面的数组在内存中的形状就是这样的了：

这种存储方式又被称作Fortran contiguous array。

numpy对这两种方式都支持，而且还巧妙的利用了两者之间的差异，对运算进行了简化。

arr2 = arr.T

比如上述转置操作，你以为numpy真的做了转置运算吗？其实不然。

>>>arr.flags.f_contiguous
False
>>>arr2.flags.f_contiguous
True

看到没，这里仅仅设置了一个标志而已。

C和Fortran的这种差异，实际上是上世纪60年代，两大IT巨头AT&T和IBM之间战争的结果，并深远的影响了后来的软件。比如在通用计算领域，主要采用C格式，而数值计算领域，则多采用Fortran格式。

典型的例子是Matlab。它最早是作为一些Fortran数学库的封装而存在的，因此很自然的采用了Fortran格式。OpenGL、OpenVX之类的接口，实际上也沿袭了这种路径依赖。

Fortran作为最早的高级语言（1957年），至今仍有很强的生命力，这主要归功于：

1.对数组、复数等数值计算的原生支持。这些语法糖，对于非程序员的科技人员很友好。

2.没有指针等复杂特性。这一点既降低了上手的门槛，又对于编译器优化（尤其是现在比较流行的并行计算优化）很有好处。普通科技人员即使没有经过特殊的程序训练，也可以写出非常高效的程序。

数据描述语言

JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。

其官网为：

http://json.org/

官网上列出了各种语言的JSON解析库。其中C语言的解析库中以json-c最为流行，其官网为：

https://github.com/json-c/json-c

和XML Path类似，JSON也定义了自己的JSON Path。参见：

http://goessner.net/articles/JsonPath/

参考：

https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/addon/jsonview/

jsonview是一个用于检验JSON格式是否合法的Firefox插件。

http://www.bejson.com/

一个在线验证JSON语法的库。

https://docs.python.org/2/library/json.html

python自带的json包的文档

https://mp.weixin.qq.com/s/qk8hlcE3oxa-4a-G4sxGVg

为什么说JSON不适合做配置语言？

Jackson

Jackson是常用的Java语言的JSON库。

Maven安装：

<dependency>
	<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
	<artifactId>jackson-databind</artifactId>
	<version>2.6.4</version>
</dependency>

Jackson提供了三种处理方法：

流式API：（也称为"增量分析/生成"）读取和写入 JSON 内容作为离散事件。类似于XML SAX。

com.fasterxml.jackson.JsonParser读，com.fasterxml.jackson.JsonGenerator写。

树模型：提供一个JSON文档可变内存树的表示形式。类似于XML DOM。

com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper生成树；树组成JsonNode节点集。

数据绑定：JSON和POJO相互转换，基于属性访问器规约或注解。

Jackson不支持JSON Path，可以使用以下项目：

https://github.com/jayway/JsonPath

这个项目的后端可以选择Jackson或Gson。

BSON

Binary JSON是在JSON的基础上，添加了索引及数据类型的一种二进制格式。相比JSON，它牺牲了可阅读性，得到了可遍历性和高效性。

BSON最早由MongoDB项目提出并使用，它的官网为：

http://bsonspec.org/

从中可以看出大多数语言的BSON解析库，都是MongoDB项目提供的。

YAML

YAML(Yet Another Markup Language)是JSON的超集。它没有JSON那么流行，主要被用于科学计算领域，比如OpenCV项目。它的官网为：

http://yaml.org/

这个网站很有特色，它本身就是一个YAML文件。

Protocol Buffers

Protocol Buffers是Google公司开发的一种数据描述语言。它的官网为：

https://github.com/google/protobuf

文档：

https://developers.google.com/protocol-buffers/

Tutorials：

https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/tutorials

安装：

sudo apt install protobuf-compiler python-protobuf

这是一种注重效率，而可阅读性几乎为零的二进制格式。其效率超过BSON，但除非有相关格式文件，否则完全无法阅读。而BSON作为JSON的扩展，只有扩展的那部分不可读，其余部分仍保留JSON的可读性。

格式文件是Protocol Buffers中的重要概念，也是和JSON等格式在使用思路上最大的区别。

JSON采用的是，不同的语言提供不同的库来解析的方式。

而Protocol Buffers使用同一个格式文件，为不同语言生成相应的代码。这和CORBA的做法很类似。

与Protocol Buffers类似的方案，还有Facebook提出的Thrift、ZeroC提出的Slice和Hadoop Avro。

简易示例

test.proto:

message TestMsg
{
    required int32 id=1;
    required int32 time=2;
    optional string note=3;
}

protoc --python_out=./python/ test.proto

test.py:

import google.protobuf
from test_pb2 import TestMsg
import time

test = TestMsg()
test.id=1
test.time=int(time.time())
test.string="asdftest"
print test
test_str = test.SerializeToString()
print test_str

test1 = TestMsg()
test1.ParseFromString(test_str)
print test1

示例代码下载：

https://github.com/antkillerfarm/antkillerfarm_crazy/tree/master/helloworld/protobuf

参考：

http://www.cnblogs.com/o87481299/p/4199892.html

python google protobuf使用

https://mp.weixin.qq.com/s/D1bjGRCFH6Ag9_xIfQ34SA

Google Protocol Buffers浅析

proto3

Protocol Buffers本身也有若干版本，且互不兼容。目前用的比较多的是proto2和proto3。

值得注意的是，proto3生成的python文件，仍然叫xxxx_pb2.py。

proto3最大的改进在于支持如下形式的proto文件的嵌套：

import "tensorflow/core/framework/node_def.proto";

参考：

http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/4565846.html

proto3笔记

https://blog.youkuaiyun.com/menghaocheng/article/details/80176763

Python3-如何使用protobuf 3

HDF5

HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF是由美国国家超级计算应用中心（NCSA）创建的，以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要。

官网：

https://support.hdfgroup.org/HDF5/

它的python接口：

http://www.h5py.org/

HDF5 for Python

参考：

https://www.phodal.com/blog/try-hdf5-in-mac-os-with-shell/

HDF5小试——高大上的多对象文件格式

PMML

PMML(Predictive Model Markup Language) 是一个开放的工业标准，它以XML为载体将上述数据挖掘任务标准化，可以把某一产品所创建的数据挖掘方案应用于任何其它遵从PMML标准的产品或平台中，而不需考虑分析和预测过程中的具体实现细节。使得模型的部署摆脱了模型开发和产品整合的束缚，为商业智能产品、数据仓库和云计算中的数据挖掘模型的应用环境开拓了新的篇章。

官网：

http://dmg.org/

参考：

https://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-1107xuj/

PMML标准介绍及其在数据挖掘任务中的应用