Numpy Cython中的numpy数组形状与元组赋值

在本文中，我们将介绍如何在Numpy和Cython中管理和操作numpy数组的形状，以及如何使用元组作为赋值语句的目标。

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Numpy数组形状

Numpy数组的形状是其维度大小的元组。可以使用ndarray.shape属性获取数组的形状，以及使用ndarray.reshape方法改变数组的形状。

以下是一些示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a.shape)  # 输出 (3, 2)

b = np.zeros((2, 3, 4))
print(b.shape)  # 输出 (2, 3, 4)

c = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
print(c.shape)  # 输出 (2, 3, 4)

在上面的示例中，我们创建了三个不同形状的numpy数组。其中，第一个数组a的形状是(3, 2)，第二个数组b的形状是(2, 3, 4)，第三个数组c的形状也是(2, 3, 4)，不同之处在于创建方式不同。

除了使用reshape方法改变数组形状外，还可以使用ndarray.ravel方法将多维数组展开成一维数组，使用ndarray.flatten方法将多维数组展开成一维数组的副本。

以下是一个展示ravel和flatten方法的示例：

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape((3, 4))
b = a.ravel()    # 返回的是a的一个视图(view)，b和a共享内存
c = a.flatten()  # 返回的是a的副本(copy)，b和a不共享内存

print(a)
# 输出
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]
print(b)
# 输出 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
print(c)
# 输出 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

b[0] = 999  # 修改b也会修改a
c[0] = 888  # 修改c不会影响a

print(a)
# 输出
# [[999   1   2   3]
#  [  4   5   6   7]
#  [  8   9  10  11]]
print(b)  # 输出 [999   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11]
print(c)  # 输出 [888   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11]

在上面的示例中，我们首先创建了一个3行4列的数组a。然后使用ravel方法和flatten方法将其展开成一维数组。接着，我们修改了b[0]的值，发现数组a中的相应位置的值也发生了变化，这是因为b是一个a的视图；而修改c[0]的值并不会影响数组a中的值，这是因为c是a的副本。

元组赋值

在Python中，可以使用元组实现多个变量的同时赋值。元组赋值语句的左侧是一个元组，右侧是一个可迭代对象（比如一个列表或一个元组），元素个数必须相等。

以下是一个使用元组赋值的示例：

a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c)  # 输出 1 2 3

a, *rest = range(5)
print(a, rest)  # 输出 0 [1, 2, 3, 4]

a, b, *rest = range(5)
print(a, b, rest)  # 输出 0 1 [2, 3, 4]

在上面的示例中，我们分别使用了两次元组赋值。第一次，我们将整数1、2和3分别赋值给变量a、b和c；第二次，我们使用了一个*号来匹配多余的值，将第一个元素赋给变量a，将剩余的元素赋给变量rest；第三次，我们使用两个*号来匹配多余的值，将前两个元素分别赋给变量a和b，将剩余元素赋给变量rest。

在Numpy和Cython中，我们也可以使用元组作为赋值语句的目标。在使用元组作为赋值语句的目标时，如果目标是Numpy数组的形状，则会改变数组的形状；如果目标是数组的元素，则会分别赋值给对应位置的元素。

以下是一个修改Numpy数组形状的示例：

import numpy as np

a = np.zeros((2, 3, 4))

shape = (3, 2, 4)
a.shape = shape
print(a.shape)  # 输出 (3, 2, 4)

在上面的示例中，我们首先创建了一个形状为(2, 3, 4)的Numpy数组a，然后使用元组(3, 2, 4)将其形状改变为(3, 2, 4)。

以下是一个使用元组赋值修改Numpy数组元素的示例：

import numpy as np

a = np.zeros((2, 3, 4))
a[0, 1, 2] = 1
a[1, 2, 3] = 2

indices = (0, 1, 2), (1, 2, 3)
a[indices] = 3

print(a)
# 输出
# [[[0. 0. 0. 0.]
#   [0. 3. 0. 0.]
#   [0. 0. 0. 0.]]
# 
#  [[0. 0. 0. 0.]
#   [0. 0. 0. 0.]
#   [0. 0. 0. 2.]]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个形状为(2, 3, 4)的Numpy数组a，并将其中第(0, 1, 2)和第(1, 2, 3)两个元素的值分别修改为1和2。然后，我们使用元组(0, 1, 2), (1, 2, 3)来获取这两个元素的位置，并将它们的值修改为3。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Numpy和Cython中使用numpy数组的形状和元组赋值。我们看到，通过使用ndarray.shape属性和ndarray.reshape方法可以管理和改变数组的形状；而使用元组赋值可以实现多个变量的同时赋值，以及同时修改多个元素的值。这些操作为我们处理科学计算和数据分析时提供了便利。