《Numpy 简易速速上手小册》第10章:Numpy案例研究和实践技巧(2024 最新版)

在这里插入图片描述

文章目录

  • 10.1 实际案例分析
    • 10.1.1 基础知识
    • 10.1.2 完整案例:天气数据分析
    • 10.1.3 拓展案例 1:股票价格分析
    • 10.1.4 拓展案例 2:信号处理
  • 10.2 Numpy 最佳实践
    • 10.2.1 基础知识
    • 10.2.2 完整案例:高效数组操作
    • 10.2.3 拓展案例 1:合理管理内存
    • 10.2.4 拓展案例 2:数据类型优化
  • 10.3 避免常见陷阱
    • 10.3.1 基础知识
    • 10.3.2 完整案例:视图与副本
    • 10.3.3 拓展案例 1:自动类型转换
    • 10.3.4 拓展案例 2:广播机制误用

10.1 实际案例分析

10.1.1 基础知识

实际案例分析是应用 Numpy 解决真实世界问题的绝佳方式。它涉及到从问题定义到解决方案的整个过程,包括数据处理、算法实现、结果分析等。在这个过程中,我们可以充分利用 Numpy 的功能来处理数据、执行计算和验证结果。

10.1.2 完整案例:天气数据分析

假设我们有一组天气数据,包括每日最高温度、最低温度和降雨量,我们要分析这些数据。

import numpy as np# 假设的天气数据:最高温、最低温和降雨量
data = np.array([[30, 25, 2],[35, 28, 0],[40, 30, 5],[20, 15, 0],[25, 20, 1],[35, 29, 0]
])# 计算平均最高温度和最低温度
average_high = np.mean(data[:, 0])
average_low = np.mean(data[:, 1])# 计算降雨天数的比例
rainy_days_ratio = np.sum(data[:, 2] > 0) / len(data)print(f"Average High Temperature: {average_high}")
print(f"Average Low Temperature: {average_low}")
print(f"Ratio of Rainy Days: {rainy_days_ratio}")

在这个案例中,我们利用 Numpy 计算了平均最高温、最低温和降雨天数的比例。

10.1.3 拓展案例 1:股票价格分析

分析一组股票的历史价格,计算其平均价格和价格波动。

# 假设的股票价格数据
stock_prices = np.array([120, 122, 121, 123, 124, 125, 123, 122, 121, 120])# 计算平均价格和标准差
average_price = np.mean(stock_prices)
price_std_dev = np.std(stock_prices)print(f"Average Stock Price: {average_price}")
print(f"Stock Price Standard Deviation: {price_std_dev}")

这个案例展示了如何使用 Numpy 计算股票价格的平均值和波动性。

10.1.4 拓展案例 2:信号处理

假设我们有一个信号数据集,需要去除噪声并提取有用信号。

# 创建一个含噪声的信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.random.normal(scale=0.5, size=t.shape)# 简单的滤波操作
filtered_signal = np.convolve(signal, np.ones(10)/10, mode='valid')print("Filtered Signal:", filtered_signal)

在这个案例中,我们使用 Numpy 实现了一个简单的滤波器,以减少信号中的噪声。

通过这些实际案例的分析,我们可以看到 Numpy 在处理各种现实世界数据问题中的强大能力。无论是简单的统计分析还是复杂的信号处理,Numpy 都是解决这些问题的有力工具。

在这里插入图片描述


10.2 Numpy 最佳实践

10.2.1 基础知识

在使用 Numpy 时,遵循一些最佳实践可以提高代码的效率和可读性。了解如何有效利用 Numpy 不仅能提升计算性能,还能帮助避免常见的陷阱。

  • 避免不必要的循环:利用 Numpy 的向量化操作代替 Python 循环。
  • 合理使用内存:避免不必要的数组复制,使用视图(view)而非副本(copy)。
  • 数据类型(dtype)的选择:合理选择数据类型可以减少内存占用和提升性能。
  • 合理使用广播机制:了解和利用 Numpy 的广播机制可以简化数组操作。

10.2.2 完整案例:高效数组操作

使用向量化方法替代循环处理大型数据集。

import numpy as np# 创建一个大型数据集
data = np.random.rand(1000000)# 不推荐:使用循环计算平方
# squared_data = np.array([x**2 for x in data])# 推荐:使用向量化操作计算平方
squared_data = data**2print("Squared Data:", squared_data)

在这个案例中,我们通过使用向量化操作代替循环,大幅提高了计算的效率。

10.2.3 拓展案例 1:合理管理内存

正确管理内存可以避免不必要的计算资源浪费。

# 创建一个大型数组
large_array = np.random.rand(1000000)# 不推荐:创建副本进行操作
# modified_array = large_array.copy()
# modified_array *= 2# 推荐:使用视图进行就地(in-place)操作
large_array *= 2print("Modified Array:", large_array)

在这个案例中,我们展示了如何避免创建不必要的数组副本,通过就地操作来更高效地使用内存。

10.2.4 拓展案例 2:数据类型优化

选择合适的数据类型可以减少内存占用,提升性能。

# 创建一个整数数组
int_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)# 更改为更小的数据类型
small_int_array = int_array.astype(np.int8)print("Original Array Size:", int_array.nbytes)
print("Smaller Array Size:", small_int_array.nbytes)

在这个案例中,我们将数组的数据类型从 int32 改为了更小的 int8,从而减少了数组的内存占用。

遵循这些 Numpy 最佳实践可以帮助你编写出更高效、更可读且更可靠的代码。在处理大型数据集和复杂计算时,这些实践尤为重要。

在这里插入图片描述


10.3 避免常见陷阱

10.3.1 基础知识

使用 Numpy 进行数据处理和数值计算时,存在一些常见的陷阱。了解并避免这些陷阱对于写出高效、准确且可靠的代码至关重要。

  • 视图与副本混淆:理解 Numpy 数组的视图(view)和副本(copy)之间的区别是非常重要的。错误地使用它们可能导致意外的数据修改。
  • 自动类型转换:Numpy 会自动转换数组中元素的数据类型,这可能导致数据精度的损失。
  • 广播机制误用:虽然 Numpy 的广播机制功能强大,但误用可能导致意外的结果。

10.3.2 完整案例:视图与副本

演示 Numpy 视图和副本的区别及其潜在陷阱。

import numpy as np# 创建原始数组
original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个视图
array_view = original_array[1:4]# 修改视图
array_view[1] = 10# 创建一个副本
array_copy = original_array[1:4].copy()# 修改副本
array_copy[1] = 20print("Original Array:", original_array)
print("Array View:", array_view)
print("Array Copy:", array_copy)

在这个案例中,我们可以看到修改视图(array_view)会影响原始数组,而修改副本(array_copy)则不会。

10.3.3 拓展案例 1:自动类型转换

展示如何避免自动类型转换带来的问题。

# 创建整数和浮点数混合的数组
mixed_array = np.array([1, 2.0, 3])# 检查数组类型
print("Array Data Type:", mixed_array.dtype)# 使用指定类型创建数组以防止自动类型转换
int_array = np.array([1, 2.0, 3], dtype=np.int32)print("Integer Array:", int_array)

在这个案例中,我们展示了如何通过指定数据类型来避免自动类型转换。

10.3.4 拓展案例 2:广播机制误用

演示广播机制的一个常见误用和如何避免它。

# 创建一个 1x3 的数组
a = np.array([[1, 2, 3]])# 创建一个 3x1 的数组
b = np.array([[1], [2], [3]])# 错误使用广播机制可能导致意外结果
result = a + bprint("Result of Broadcasting a and b:\n", result)

在这个案例中,由于广播机制,两个不同形状的数组 ab 能够相加,但结果可能不是初衷。

避免这些常见陷阱需要对 Numpy 的工作原理有深入的了解。掌握这些知识,你将能够写出更加稳健和可靠的 Numpy 代码,从而避免在数据分析和科学计算中常见的错误。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/657670.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

vue-cli初始化项目很慢?

第一种情况 大部分是由于npm的镜像源不是淘宝的 cmd输入npm config get registry查看是不是淘宝的,是的话看第二种情况试试不是的话输入npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 第二种情况 vue-cli配置文件不是使用淘宝镜像源的 找到文件.vue…

已实现:vue、h5项目如何使用echarts实现雷达图、六边形图表

说实话,要说图表里,最强的应该属于echarts了,不管是接入难度上,还是样式多样性上,还有社区庞大程度上,都是首屈一指的,反观有的人习惯用chart.js了,这个无可厚非,但是如果…

从C向C++5——友元和string

一.对象特性(续) 1.空指针访问成员函数 C中空指针也是可以调用成员函数的,但是也要注意有没有用到this指针。 如果用到this指针,需要加以判断保证代码的健壮性。 如果调用的成员函数不访问成员属性,那么空指针可以调…

C语言中大小写字母的转化

在C语言中,大小写字母的转化是一个非常基础且常用的功能。C语言中的字符是以ASCII码的形式存储的,而ASCII码中,小写字母和大写字母之间相差32。因此,可以通过简单的数学运算来实现大小写字母的转换。 一、数学运算转化 大写字母…

微信小程序如何实现实时显示输入内容

如下所示&#xff0c;在许多场景中需要实时显示用户输入&#xff0c;具体实现见下文。 .wxml <input type"text" placeholder"请输入{{item.value}}(必填)" style"width:80%;" bindinput"get_required_value" data-info"{{it…

科技云报道:新趋势下,国产数据库或“春山可望”

科技云报道原创。 从540亿元到1286亿元——这是中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会针对中国数据库行业给出的一份预测报告。 报告指出&#xff0c;未来五年&#xff0c;中国数据库行业将从百亿级市场跨越成为千亿级市场。 最近两年&#xff0c;中国的数据库行业似乎…

【PyRestTest】PyRestTest入门引导

pyresttest环境安装完毕之后&#xff0c;进行如下操作&#xff0c;快速入门pyresttest。 第一步&#xff1a;创建一个简单的REST服务 1、进行如下命令clonepyresttest项目: git clone https://github.com/svanoort/pyresttest.git2、安装运行Rest服务的依赖包 (Django and D…

Ubuntu 22.04 中文乱码解决方案

sudo apkg-reconfigure locales 按空格键选中

团队管理-如何提高员工积极性

一、审题 关键词&#xff1a;提高、工作积极性 有哪些指标&#xff1a; 1、迭代工作交付量&#xff0c;单位时间内完成的工作内容 2、问题解决&#xff0c;处理问题的态度是否积极&#xff0c;效率是否提高 3、工作主动性&#xff0c;是否主动的承担一些工作职责&#xff…

PHP面试--echo、print、print_r、var_dump区别

echo、print、print_r、var_dump 区别 echo 输出单个或多个字符&#xff0c;多个使用逗号分隔无返回值 echo "String 1", "String 2";print 只可以输出单个字符返回1&#xff0c;因此可用于表达式 print "Hello"; if ($expr && pri…

Jenkins自动化打包

Jenkins自动化打包 下载安装 我们直接从官网https://www.jenkins.io/download/ 下载所需的Jenkins文件 如上图所示, 选择Windows版本,下面就是一路安装即可,需要注意的是,选择作为系统服务选项, 不要自己设置账号密码登录. Web配置 安装完根据提示在浏览器打开 http://lo…

达梦数据库存储过程

根据网上语法自学写的存储过程&#xff0c;使用的是DBeaver工具&#xff0c;但是调试过程太痛苦&#xff0c;也不清楚为什么有时候改了报错或者没生效。 注意点&#xff1a; 1.如果怀疑没生效或者不对&#xff0c;可以建个临时表每次往里面插不同数据确认代码是否最新。 2.不…

iZotope RX 10.4.2 mac激活版 音频修复和增强工具

iZotope RX 10 for Mac是一款专业的音频修复软件&#xff0c;旨在提供强大、精确的工具&#xff0c;让用户能够清晰、纯净地处理音频。以下是其主要功能和特点&#xff1a; 软件下载&#xff1a;iZotope RX 10.4.2 mac激活版下载 强大的降噪功能&#xff1a;iZotope RX 10采用了…

动态住宅IP可以用来注册亚马逊电商吗?

注册亚马逊店铺可以用动态IP&#xff0c;只要是独立且干净的网线就没问题&#xff0c;亚马逊规则要求一个IP地址只能出现一个亚马逊店铺&#xff0c;若使用不当会导致关联账户。所以现在非常多人使用指纹浏览器搭配代理IP 固定ip可以给我们的账户带来更多的安全&#xff0c;要知…

输电线路导线舞动在线监测装置:“舞动”不再!守护电网安全!

输电线路导线舞动会影响输电线路的运行安全&#xff0c;其影响因素主要包括以下几个方面&#xff1a; 1、风力影响&#xff1a;风力是导致输电线路导线舞动的主要原因之一。在风的激励下&#xff0c;会对导线施加较大的侧向压力&#xff0c;导线会随风摆动&#xff0c;发生扭转…

docker程序镜像的安装

目录 一、流程 二、总结 一、 流程 对文中脚本测试前提默认系统已安装docker docker程序部署命令脚本 加载已打包的docker程序 docker load < sto...p.tar创建网络 名称为c…m子网subnet 172.27.16.1/24网关gateway 172.27.16.254-d 指定网络驱动程序 docker network cre…

iOS17使用safari调试wkwebview

isInspectable配置 之前开发wkwebview的页面的时候一直使用safari调试&#xff0c;毕竟jssdk交互还是要用这个比较方便&#xff0c;虽说用一个脚本插件没问题。不过还是不太方便。 但是这个功能突然到了iOS17之后发现不能用了&#xff0c;还以为又是苹果搞得bug&#xff0c;每…

Skywalking trace UI页面中字段信息详解,包括端点、跨度类型和Peer

刚上手Skywalking的同学可能对 trace UI 页面信息中的字段信息不是很了解&#xff0c;在这里就给大家一一讲解&#xff0c;重点关注端点、跨度类型和Peer 服务 :服务的名称 实例&#xff1a;服务对应的实例 端点&#xff1a;端点(Endpoint) 对于特定服务所接收的请求路径, 如…

Word莫名其妙开启兼容模式将其永久取消的方法

这是因为Word模板文件被意外更改了 找到Word模板文件&#xff0c;目录在C:\Users\15976\AppData\Roaming\Microsoft\Templates 15976替换成你自己的用户名&#xff0c;不确定的就先点进C/Users看一看&#xff0c; AppData是隐藏文件夹&#xff0c;显示隐藏文件夹才能看见&am…

点餐APP开发需要用到的一些源代码

在数字化日益普及的今天&#xff0c;点餐APP已经成为人们日常生活的重要组成部分&#xff0c;从校园食堂到高级餐厅&#xff0c;从快餐外卖到定制化营养餐&#xff0c;点餐APP的多样性和便利性满足了不同用户的需求&#xff0c;本文将深入探讨在开发一款点餐APP时可能用到的源代…