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《PySpark大数据分析实战》-19.NumPy介绍ndarray介绍
- 《PySpark大数据分析实战》-19.NumPy介绍ndarray介绍
- 前言
- 数学计算库NumPy介绍
- 多维数组对象ndarray
- 数组的访问
- 结束语
《PySpark大数据分析实战》-19.NumPy介绍ndarray介绍
前言
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第2节的内容：NumPy介绍ndarray介绍。
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数学计算库NumPy介绍
NumPy（Numerical Python）是Python中科学计算的基础包，是用于科学计算和数值分析的一个重要库。它提供了多维数组对象（ndarray），各种派生对象，以及用于数组快速操作的通用函数、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能，是Python科学计算中必不可少的库。要在项目中使用NumPy，需要在Python环境中安装NumPy，命令如下：
$ pip install numpy
在使用时需要在Python脚本中导入numpy，以及其他必要的包，代码如下：
import numpy as np
import random
import time
多维数组对象ndarray
NumPy包的核心是ndarray对象，它封装了Python原生的相同数据类型的N维数组。ndarray是NumPy中用于存储和处理数据的核心数据结构，支持向量化计算和广播等操作。为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。
创建一个ndarray对象就和创建Python本地list对象一样简单，在NumPy中创建一维数组可以使用numpy.array()函数，这个函数可以接受一个集合对象，如列表或元组，将其转换为一维数组。下面的案例中创建了一个一维数组，代码如下：
ary1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
NumPy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的集合，数组越大，NumPy的优势就越明显。下面的案例中，创建了一个包含1亿个随机数的集合，分别用本地集合对象和ndarray对象对元素求和，比较两种方式的耗时，代码如下：
lst1 = []
for i in range(100000000):lst1.append(random.random())# 使用Python原生list进行运算
t1 = time.time()
sum1 = sum(lst1)
t2 = time.time()# 使用ndarray进行运算
ary2 = np.array(lst1)
t3 = time.time()
sum2 = np.sum(ary2)
t4 = time.time()# 考察两种方式的处理时间
print(t2 - t1, '---', t4 - t3)
执行代码，输出结果如下：
0.9900028705596924 --- 0.13501548767089844
可以看到，ndarray的计算速度快很多。相对于Python中的集合，ndarray有一些优势：
- ndarray存储的是相同类型的数据，在内存中是连续存储的。
- ndarray支持并行化运算。
- NumPy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于Python代码。
在NumPy中创建一个N维数组也是使用numpy.array()函数，在下面的案例中创建了一个二维数组，代码如下：
ary3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
数组的访问
ndarray对象的元素可以通过索引、切片、迭代等方式进行访问和修改，这和Python本地集合的访问方式类似。在下面的案例中，分别通过索引、切片等方式访问元素，代码如下：
print("通过索引获取元素：", ary1[2])
print("通过切片获取元素：", ary1[2:7])
print("对元素进行迭代：", [x * 2 for x in ary1])
执行代码，输出结果如下：
通过索引获取元素： 3
通过切片获取元素： [3 4 5 6 7]
对元素进行迭代： [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
结束语
好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。
