6.7. Представлення та копії¶
Представлення – це друге вікно у той самий блок даних, що й джерело. Дані не копіюються; представлення містить новий дескриптор (власну форму, кроки та dtype), але спільно використовує буфер. Представлення практично безкоштовні.
Копія запитує у камери новий буфер і обходить джерело, заповнюючи його. Копії коштують і часу, і RAM.
Більшість методів зміни форми повертають представлення. Більшість методів перетворення даних повертають копії. Знання про те, що є чим, визначає, чи вичерпає гарячий цикл RAM камери.
6.7.1. Reshape¶
reshape() повертає масив запитаної форми. Загальна кількість елементів повинна залишатися незмінною, інакше викликається ValueError
a = np.arange(12, dtype=np.uint8)
m = a.reshape((3, 4))
Результат є представленням – m та a спільно використовують дані. Запис через m[0, 0] = 99 також змінює a[0].
Присвоєння нового кортежу до shape є скороченням для тієї самої операції:
a = np.arange(9)
a.shape = (3, 3)
6.7.2. Transpose¶
transpose() (або скорочення .T) обертає осі. Реалізовано шляхом обертання кроків – дані не переміщуються:
m = np.arange(6, dtype=np.uint8).reshape((2, 3))
t = m.T # shape (3, 2), shares m's buffer
Транспоноване представлення не обходить блок даних суміжно. Читання t вище рядок за рядком відвідує позиції пам’яті 0, 3, 1, 4, 2, 5, а не базовий порядок 0, 1, 2, 3, 4, 5, в якому розміщені байти. Звичайна арифметика та редукції з цим справляються нормально – вони просуваються через кроки – але tobytes() не може, оскільки повертає базовий буфер безпосередньо без копіювання. Байти, що містяться в буфері, не відповідають порядку, який передбачає форма представлення, тому метод викликає ValueError для будь-якого несуміжного представлення. Коли байти потрібні у транспонованому порядку, спочатку примусово створюйте нову суміжну копію:
bytes_out = t.copy().tobytes()
6.7.3. Flatten та flat¶
flatten() повертає 1-вимірну копію масиву:
f = m.flatten() # new dense 1-D ndarray
Передайте order='C' (за замовчуванням) для обходу останньої осі першою або order='F' для першої осі першою:
m = np.arange(6, dtype=np.uint8).reshape((2, 3))
# m = [[0, 1, 2],
# [3, 4, 5]]
m.flatten() # array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=uint8)
m.flatten(order='F') # array([0, 3, 1, 4, 2, 5], dtype=uint8)
flat є формою ітератора. Він повертає кожен елемент ndarray будь-якого рангу як скаляри, не виділяючи пласку копію:
for x in m.flat:
print(x)
Коли застосунку потрібно обійти кожен елемент, надавайте перевагу flat; коли потрібен щільний 1-вимірний буфер для передачі іншій функції, використовуйте flatten().
6.7.4. Ітерація¶
Ітерація 1-вимірного масиву дає скаляри; ітерація масиву вищого рангу дає (n-1)-вимірні представлення:
m = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]], dtype=np.uint8)
for row in m:
print(row) # array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5])
Рядки, що повертаються при ітерації матриці, є представленнями, тому їх зміна змінює джерело.
6.7.5. Копії¶
copy() є явним способом отримати незалежний ndarray, зміни якого не впливають на оригінал. Виділяється новий буфер, і джерело обходиться у нього:
c = a.copy()
tobytes() повертає bytearray, що спільно використовує пам’ять із блоком даних масиву. Записи через bytearray змінюють масив на місці. Викликає ValueError, якщо масив не є щільним (зрізаним представленням, транспонуванням, …).
tolist() повертає вміст у вигляді можливо вкладеного Python list. Корисний для серіалізації малих результатів; дорогий для великих, оскільки кожен елемент стає окремим Python-об’єктом.
6.7.6. Які операції що повертають¶
Повне правило:
Наступні операції повертають представлення:
зрізи –
a[1:5],a[::2],m[:, 0];одноосьове індексування масиву вищого рангу –
m[0];ітерація n-вимірного масиву;
reshape(), коли запитане розміщення сумісне;transpose()/.T;asarray(), коли dtype збігається.
Наступні операції повертають копії:
булеве індексування –
a[mask];арифметика –
a + b,a * 2,np.sin(a);array()– завжди копіює, навіть з іншого масиву;
Вдавайтеся до явної копії лише тоді, коли незалежний буфер дійсно необхідний. На камері з обмеженою RAM різниця між представленням і копією часто є різницею між кодом, що вміщується, і кодом, що не вміщується.