>>> add.reduce([[1, 2], [3, 4]], 1) # т.е. [1+2 3+4]
array([3, 7])
>>> add.accumulate([1, 2, 3, 4]) # т.е. [1 1+2 1+2+3 1+2+3+4]
array([ 1, 3, 6, 10])
>>> add.reduceat(range(10), [0, 3, 6]) # т.е. [0+1+2 3+4+5 6+7+8+9]
array([ 3, 12, 30])
>>> add.outer([1,2], [3,4]) # т.е. [[1+3 1+4] [2+3 2+4]]
array([[4, 5],
[5, 6]])
Методы accumulate(), reduce() и reduceat() принимают необязательный аргумент — номер размерности, используемой для соответствующего действия. По умолчанию применяется нулевая размерность.
Универсальные функции, помимо одного или двух необходимых параметров, позволяют задавать и еще один аргумент, для приема результата функции. Тип третьего аргумента должен строго соответствовать типу результата. Например, функция sqrt() даже от целых чисел имеет тип Float.
Листинг
>>> from Numeric import array, sqrt, Float
>>> a = array([0, 1, 2])
>>> r = array([0, 0, 0], Float)
>>> sqrt(a, r)
array([ 0. , 1. , 1.41421356])
>>> print r
[ 0. 1. 1.41421356]
Предупреждение:
Не следует использовать в качестве приемника результата массив, который фигурирует в предыдущих аргументах функции, так как при этом результат может быть испорчен. Следующий пример показывает именно такой вариант:
>>> import Numeric
>>> m = Numeric.array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])
>>> add(m[: — 1], m[1:], m[1:])
array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])В таких неоднозначных случаях необходимо использовать промежуточный массив.
Функции модуля Numeric
Следующие функции модуля Numeric являются краткой записью некоторых наиболее употребительных сочетаний функций и методов:
Функция Аналог функции
sum(a, axis) add.reduce(a, axis)
cumsum(a, axis) add.accumulate(a, axis)
product(a, axis) multiply.reduce(a, axis)
cumproduct(a, axis) multiply.accumulate(a, axis)
alltrue(a, axis) logical_and.reduce(a, axis)
sometrue(a, axis) logical_or.reduce(a, axis)
Примечание:
Параметр axis указывает размерность.
Функции для работы с массивами
Функций достаточно много, поэтому подробно будут рассмотрены только две из них, а остальные сведены в таблицу.
Функция Numeric.take()
Функция Numeric.take() позволяет взять часть массива по заданным на определенном измерении индексам. По умолчанию номер измерения (третий аргумент) равен нулю.
Листинг
>>> import Numeric
>>> a = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(25), (5, 5))
>>> print a
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]]
>>> print Numeric.take(a, [1], 0)
[ [5 6 7 8 9]]
>>> print Numeric.take(a, [1], 1)
[[ 1]
[ 6]
[11]
[16]
[21]]
>>> print Numeric.take(a, [[1,2],[3,4]])
[[[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
[[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]]]
В отличие от среза, функция Numeric.take() сохраняет размерность массива, если конечно, структура заданных индексов одномерна. Результат Numeric.take(a, [[1,2],[3,4]]) показывает, что взятые по индексам части помещаются в массив со структурой самих индексов, как если бы вместо 1 было написано [5 6 7 8 9], а вместо 2 — [10 11 12 13 14] и т.д.
Функции Numeric.diagonal() и Numeric.trace()
Функция Numeric.diagonal() возвращает диагональ матрицы. Она имеет следующие аргументы:
a Исходный массив.
offset Смещение вправо от «главной» диагонали (по умолчанию 0).
axis1 Первое из измерений, на которых берется диагональ (по умолчанию 0).
axis2 Второе измерение, образующее вместе с первым плоскость, на которой и берется диагональ. По умолчанию axis2=1.
Функция Numeric.trace() (для вычисления следа матрицы) имеет те же аргументы, но суммирует элементы на диагонали. В примере ниже рассмотрены обе эти функции:
Листинг
>>> import Numeric
>>> a = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> print a
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
>>> for i in range(-3, 4):
… print «Sum», Numeric.diagonal(a, i), "=", Numeric.trace(a, i)
…
Sum [12] = 12
Sum [ 8 13] = 21
Sum [ 4 9 14] = 27
Sum [ 0 5 10 15] = 30
Sum [ 1 6 11] = 18
Sum [2 7] = 9
Sum [3] = 3
Функция Numeric.choose()
Эта функция использует один массив с целыми числами от 0 до n для выбора значения из одного из заданных массивов:
Листинг
>>> a = Numeric.identity(4)
>>> b0 = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> b1 = -Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> print Numeric.choose(a, (b0, b1))
[[ 0 1 2 3]
[ 4 -5 6 7]
[ 8 9–10 11]
[ 12 13 14–15]]
Свод функций модуля Numeric
Следующая таблица приводит описания функций модуля Numeric.
Функция и ее аргументы Назначение функции
allclose(a, b[, eps[, A]]) Сравнение a и b с заданными относительными eps и абсолютными A погрешностями. По умолчанию eps равен 1.0e–1, а A = 1.0e–8.
alltrue(a[, axis]) Логическое И по всей оси axis массива a
argmax(a[, axis]) Индекс максимального значения в массиве по заданному измерению axis
argmin(a[, axis]) Индекс минимального значения в массиве по заданному измерению axis
argsort(a[, axis]) Индексы отсортированного массива, такие, что take(a,argsort(a, axis),axis) дает отсортированный массив a, как если бы было выполнено sort(a, axis)
array(a[, type]) Создание массива на основе последовательности a данного типа type
arrayrange(start[, stop[, step[, type]]]) Аналог range() для массивов
asarray(a[, type[, savespace]]) То же, что и array(), но не создает новый массив, если a уже является массивом.
choose(a, (b0,…,bn)) Создает массив на основе элементов, взятых по индексам из a (индексы от 0 до n включительно). Формы массивов a, b1, …, bn должны совпадать
clip(a, a_min, a_max) Обрубает значения массива a так, чтобы они находились между значениями из a_min и a_max поэлементно
compress(cond, a[, axis]) Возвращает массив только из тех элементов массива a, для которых условие cond истинно (не нуль)
concatenate(a[, axis]) Соединение двух массивов (конкатенация) по заданному измерению axis (по умолчанию — по нулевой)
convolve(a, b[, mode]) Свертка двух массивов. Аргумент mode может принимать значения 0, 1 или 2
cross_correlate(a, b[, mode]) Взаимная корреляция двух массивов. Параметр mode может принимать значения 0, 1 или 2
cumproduct(a[, axis]) Произведение по измерению axis массива a с промежуточными результатами
cumsum(a[, axis]) Суммирование с промежуточными результатами
diagonal(a[, k[, axis1[, axis2]]]) Взятие k–й диагонали массива a в плоскости измерений axis1 и axis2
dot(a, b) Внутреннее (матричное) произведение массивов. По определению: innerproduct(a, swapaxes(b, — 1, — 2)), т.е. с переставленными последними измерениями, как и должно быть при перемножении матриц
dump(obj, file) Запись массива a (в двоичном виде) в открытый файловый объект file. Файл должен быть открыт в бинарном режиме. В файл можно записать несколько объектов подряд
dumps(obj) Строка с двоичным представлением объекта obj
fromfunction(f, dims) Строит массив, получая информацию от функции f(), в качестве аргументов которой выступают значения кортежа индексов. Фактически является сокращением для f(*tuple(indices(dims)))
fromstring(s[, count[, type]]) Создание массива на основе бинарных данных, хранящихся в строке
identity(n) Возвращает двумерный массив формы (n, n)
