python之numpy数组的本质

最新推荐文章于 2025-07-07 03:52:05 发布
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分类专栏： PythonLearn 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33345917/article/details/84843597
本文深入探讨了Numpy数组的底层实现原理，将其比喻为多叉树结构，详细解析了指针与值在不同维度上的存储方式，帮助读者理解Numpy数组高效内存管理和快速运算的奥秘。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

numpy数组的本质其实是一个多叉树，因为numpy是由C实现的，那直接上C语言
例如：
int a[2][3][4];
树的根节点为a（指针）
树的第一维子节点有2个，a[0],a[1]，为指针，指针指向的内存放的还是指针，也就是指针的指针
树的第二维子节点有6个a[0][0],a[0][1],a[1][2],a[1][0],a[1][1]，a[1][2]，为指针，指向的内存放的是值
树的第三维没有子节点，全部为叶子，叶子有24片，这就不一一列举了，例如a[0][0][0],为具体值，非指针！
总结，多叉树结构中，只有叶子存放具体值，节点存放指针，

Python列表与Numpy数组性能对比：何时该用哪个？
Python编程之道的博客
06-12 892
在Python的世界里，列表是“万能选手”，而Numpy数组是“数值计算专家”。用列表做大量数值运算时，程序慢得像蜗牛？用Numpy存混合类型数据时，总报错“数据类型不匹配”？本文将通过性能对比实验和底层原理分析，帮你明确两者的适用边界，从此告别“选择困难症”。本文从生活案例引出核心概念，通过代码实验对比性能，结合内存布局和运算原理揭示差异本质，最后总结“何时用列表，何时用Numpy”的决策框架。操作类型列表耗时（秒）Numpy耗时（秒）速度倍数（列表/Numpy）初始化。
2.Numpy数组运算
学习与分享
06-03 1274
高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
python numpy 基础教程
huruzun的专栏
10-05 4万+
python numpy 基础教程 适合新手快速掌握numpy最常见用法。
彻底剖析numpy的array对象
hyman.lu
11-14 1377
本文深入解析了numpy的核心对象array，它的性能优势以及用法。
numpy(一)内部机理
qq_53694275的博客
12-23 1121
1.介绍 numpy库是python对矩阵操作的库，接下来每天我会发表一篇对numpy的介绍，直到完结。 2.ndarray类型 numpy 最重要的类型是N 维数组对象 ndarray。而ndarray内含有什么呢？ （1）一个指向数据的指针。 （2）数据类型(dtype)。 （3）一个表示数组形状（shape）的元组。 （4）一个跨度元组（stride） 内部结构如下图所...
python常用数据结构---数组
qq_43061415的博客
03-09 1739
Python中常用的数据结构 常用的数据结构有数组、链表(一对一)、栈和队列、哈希表、树(一对多)、图(多对多)等结构。 在本目录下我们将讲解，通过python语言实现常用的数据结构。 1.数组 在python语言中，并没有直接使用数组这个概念，而是使用列表（list）和元组（tuple）这两种集合，它们的本质都是对数组的封装。其中，列表是一个动态可扩展的数组，支持任意的添加、删除、修改元素；而元组是一个不可变集合，一旦创建就不支持修改，即不支持添加、删除、修改操作，只支持查看。 下面我们提到的数组概念，对
Python中数组、其属性以及数组切片与列表切片的区别
weixin_45732780的博客
04-30 1317
Python中数组、其属性以及数组切片与列表切片的区别创建数组数组概念的引出用datascience创建数组用numpy创建数组几种数组类型Numpy数组属性.dtype.shape.size.ndim.T数组切片数组切片与列表切片的区别数组切片：列表切片 创建数组 数组概念的引出 L1 = [True, "2", 3.0, 4] types = [type(i) for i in L1] typ...
python数据分析（二）——numpy数组的计算
Vapus的博客
07-31 881
python数据分析（二）——numpy数组的计算
Python NumPy 数组的元素逻辑判断
最新发布
Python编程之道的博客
07-07 969
本文旨在全面系统地介绍NumPy库中数组元素逻辑判断的各种方法和技术。基本的元素级比较操作布尔逻辑运算的组合使用布尔索引和掩码数组技术性能优化和向量化运算实际应用案例分析文章首先介绍NumPy数组逻辑判断的基本概念，然后深入探讨各种操作方法和原理，接着通过实际代码示例展示应用技巧，最后讨论性能优化和高级应用场景。向量化运算：对整个数组进行操作而不使用显式循环的计算方式广播机制：NumPy对不同形状数组进行算术运算时应用的规则集布尔索引：使用布尔值数组作为索引来选择数组元素的技术。
Python实现图片切割拼接实验——numpy数组的脑洞玩法
12-21
这种玩法依赖于对图像数据的深入理解，特别是将图像数据转化为numpy数组进行操作。 首先，我们要了解图像与numpy数组的关系。图像本质上是一系列像素值的集合，每个像素点由红绿蓝（RGB）三个颜色通道的数值组成。...
Numpy存在的最大意义
大义Python
03-15 501
Numpy存在的最大意义思维转变 思维转变 大家都知道，直接用python基本语法也是可以实现一维二维多维数组的运算的，但是需要加点循环语句，简单的列表组合和字典就可以代替，那为什么需要Numpy？ 仅仅是为了运算更快？ 不是的，要让有数据分析相关需求的人的思维和经历放在数组运算上，放到数学上，编程代码实现上！ 你可以去看一看，简单的一个数组多项式，用基本代码和Numpy 写出来的区别！ ...
数组类型和多维数组的本质
moonlightpeng的博客
05-17 516
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> int main(void) { int a[10] = { 0 }; int i = 0; int j = 0; // a 是数组名 a+...
详解NumPy库，强大的Python科学计算包
sixqingfeng的博客
06-20 1883
今天来详解一个 Python 库 —— 。是 Python 科学计算的基本包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：、、、等。Numpy应用的领域举个栗子，直观感下的强大。均方差公式上图是计算均方差的公式，其中和是数组。下面是用代码，一行便可完成。NumPy计算均方差结合可视化库，可以用几行代码，绘制出下面的数学函数图记得学高中学数学的时候，画函数图都要自己在本上描点，而现在用，几行代码就搞定，既快又准确。简单认识后，下面进入详解和都是数组结构，那它
python数组的使用
zydz的专栏
10-02 1万+
1、Python的数组分三种类型： (1) list 普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。 定义方式：arr = [元素] (2) Tuple 固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。 定义方式：arr = (元素) (2) Dictionary 词典类型， 即是Hash数组。 定义方式：arr = {元素k:v} 2、下面具体
python效率numpy_Python中优化NumPy包使用性能的教程
weixin_39523280的博客
11-29 316
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的Nu...
Numpy知识详解之Numpy概述及基础知识
m0_47209867的博客
04-01 1353
Numpy知识详解（一） 1.Numpy概述 ​ Numpy是python中主要用于数据分析和数值计算的一个免费开源的底层的库，完全采用标准C语言实现，运行效率高。 Numpy的核心是多维数组，减少python代码中的循环。 2.Numpy基础知识 (1)ndarray数组 ​ 实际使用中，用np.ndarray来表示n维数组。 # 1.导入numpy模块 import numpy as np # 2.创建数组 arr = np.array([1,2,3,4,5,6]) print(
Numpy np.array 相关常用操作学习笔记
weixin_34185364的博客
11-18 8512
1.np.array构造函数 用法：np.array([1,2,3,4,5]) 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别？ 标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：...
Numpy索引基础操作原理详解（看完必懂）
dreamlpx的博客
11-09 966
对于索引与切片的概念相信大家应一定不会感到陌生，这属于 Python 的基础知识，在 Numpy 数组中同样也存在索引与切边的操作，它能够实现根据索引获取相应位置元素以及截取相应长度数组的目的，其实 Numpy 一维数组的索引切片操作和 Python 列表的操作相差无几，只存在一点点的区别，但是在本节我们主要研究对象是多维数组。 多维数组的索引操作 数组索引操作 我们知道 Numpy 数组的索引下标从 0 开始的，而且同样也可以使用负索引，这与 Python 列表中索引没有区别。下面我们来看一组例子，
python np.array()函数原理详细分析——列表和数组
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帅kakaci的博客
04-28 5万+
一、数组和列表 列表不存在维度问题，数组是有维度的 np.array()把列表转化为数组 问题：数组和列表的转化问题 二、代码实例分析 （1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表) 1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_y sub_f = [] index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16) index_y=np.array([i for i in range(16,32)]).reshape(1,
numpy数组（100，）变成（1，100）
06-26
<think>我们有一个一维数组，形状为(100,)，我们想将其转换为形状为(1,100)的二维数组。在NumPy中，我们可以使用reshape方法或np.newaxis来实现。根据引用[1]和引用[2]中的示例，reshape方法可以改变数组的形状。具体来说，我们想要将(100,)变为(1,100)，这意味着我们想要一个1行100列的二维数组。我们可以使用a.reshape(1,100)或者a.reshape((1,100))来实现。另外，我们也可以使用a[np.newaxis,:]来增加一个新的维度。注意：形状(100,)表示这是一个一维数组，有100个元素。而(1,100)是一个二维数组，有1行100列。让我们通过一个简单的例子来说明：假设我们有一个一维数组a，其形状为(3,)，我们想将其转换为(1,3)。方法1：使用reshapeb=a.reshape(1,3)或者b=a.reshape((1,3))方法2：使用np.newaxisb=a[np.newaxis,:]两种方法都可以得到形状为(1,3)的数组。对于用户的问题，我们可以这样解决：代码示例：importnumpyasnpa=np.array([...])#假设a的形状是(100,)b=a.reshape(1,100)#或者b=a.reshape((1,100))#或者c=a[np.newaxis,:]这样，b或c的形状就是(1,100)。注意：reshape操作不会改变原数组，而是返回一个新的视图（如果可能）或副本。但是在这个例子中，由于我们只是增加了一个维度，通常返回的是视图（即与原数组共享数据）。另外，引用[3]中提到reshape时要注意数组的大小。这里，原数组有100个元素，目标形状(1,100)也需要100个元素，所以不会出现错误。因此，我们可以这样回答用户：</think>要将形状为 `(100,)` 的一维 NumPy 数组转换为形状为 `(1, 100)` 的二维数组，可以使用以下两种方法： ### 方法 1：使用 `reshape()` 函数 ```python import numpy as np # 原始一维数组 (100,) a = np.arange(100) # 示例数组 # 转换为 (1, 100) 的二维数组 b = a.reshape(1, 100) # 验证形状 print(b.shape) # 输出: (1, 100) ``` ### 方法 2：使用 `np.newaxis` 添加维度 ```python import numpy as np # 原始一维数组 (100,) a = np.arange(100) # 示例数组 # 在行方向添加新维度 c = a[np.newaxis, :] # 验证形状 print(c.shape) # 输出: (1, 100) ``` ### 关键说明： 1. **维度含义**： - `(100,)` 表示一维数组（100 个元素） - `(1, 100)` 表示二维数组（1 行 × 100 列） 2. **操作本质**： - `reshape(1, 100)` 显式重构维度 - `a[np.newaxis, :]` 在索引位置添加新轴（等价于 `np.expand_dims(a, axis=0)`） 3. **数据安全**： - 两种方法均**不复制数据**，仅创建原始数组的新视图[^2] - 修改新数组会同步影响原始数组（如需独立副本，需显式调用 `.copy()`） ### 错误避免： 若出现 `ValueError: cannot reshape array...`，需检查： 1. 元素总数是否匹配（100 元素 → 1×100） 2. 确保输入是 NumPy 数组而非 Python 列表[^3]
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