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数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅的Numpy函数助你走出困境

在机器学习和数据科学工程的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,需要用样板代码来解决这些问题。本文作者将分享5个优雅的PythonNumpy函数,有助于高效、简洁的数据处理。

作者:机器之心编译|2019-11-17 23:23

在机器学习和数据科学工程的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,需要用样板代码来解决这些问题。在此期间,根据社区的需求和使用,一些样板代码已经被转换成核心语言或包本身提供的基本功能。本文作者将分享 5 个优雅的 Python Numpy 函数,有助于高效、简洁的数据处理。

在 reshape 函数中使用参数-1

Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:

维度为-1 的不同 reshape 操作图示。

  1. a = np.array([[1, 2, 3, 4], 
  2.               [5, 6, 7, 8]]) 
  3. a.shape 
  4. (2, 4) 

假设我们给定行参数为 1,列参数为-1,那么 Numpy 将计算出 reshape 后的列数为 8。

  1. a.reshape(1,-1) 
  2. array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 

假设我们给定行参数为-1,列参数为 1,那么 Numpy 将计算出 reshape 后的行数为 8。

  1. a.reshape(-1,1) 
  2. array([[1], 
  3.        [2], 
  4.        [3], 
  5.        [4], 
  6.        [5], 
  7.        [6], 
  8.        [7], 
  9.        [8]]) 

下面的代码也是一样的道理。

  1. a.reshape(-1,4) 
  2. array([[1, 2, 3, 4], 
  3.        [5, 6, 7, 8]])a.reshape(-1,2) 
  4. array([[1, 2], 
  5.        [3, 4], 
  6.        [5, 6], 
  7.        [7, 8]])a.reshape(2,-1) 
  8. array([[1, 2, 3, 4], 
  9.        [5, 6, 7, 8]])a.reshape(4,-1) 
  10. array([[1, 2], 
  11.        [3, 4], 
  12.        [5, 6], 
  13.        [7, 8]]) 

这也适用于任何更高维度张量的 reshape,但是只有一个维度的参数能赋值为-1。

  1. a.reshape(2,2,-1) 
  2. array([[[1, 2], 
  3.         [3, 4]], 
  4.  
  5.        [[5, 6], 
  6.         [7, 8]]])a.reshape(2,-1,1) 
  7. array([[[1], 
  8.         [2], 
  9.         [3], 
  10.         [4]], 
  11.  
  12.        [[5], 
  13.         [6], 
  14.         [7], 
  15.         [8]]]) 

如果我们尝试 reshape 不兼容的形状或者是给定的未知维度参数多于 1 个,那么将会报错。

  1. a.reshape(-1,-1) 
  2. ValueError: can only specify one unknown dimensiona.reshape(3,-1) 
  3. ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 

总而言之,当试图对一个张量进行 reshape 操作时,新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素,这意味着两个形状的维度乘积必须相等。当使用 -1 参数时,与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积,以便维持相同数量的元素。

Argpartition:在数组中找到最大的 N 个元素。

Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后,我们可以根据需要进行值排序。

  1. array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])index = np.argpartition*(array, -5)[-5:] 
  2. index 
  3. array([ 6,  1, 10,  7,  0], dtype=int64)np.sort(array[index]) 
  4. array([ 5,  6,  7,  9, 10]) 

Clip:如何使数组中的值保持在一定区间内

在很多数据处理和算法中(比如强化学习中的 PPO),我们需要使得所有的值保持在一个上下限区间内。Numpy 内置的 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组中的值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外的值将被截断到区间的边界上。例如,如果指定的区间是 [-1,1],小于-1 的值将变为-1,而大于 1 的值将变为 1。

Clip 示例:限制数组中的最小值为 2,最大值为 6。

  1. #Example-1 
  2. array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) 
  3. print (np.clip(array,2,6))[6 6 4 3 2 2 5 6 2 4 6 2]#Example-2 
  4. array = np.array([10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) 
  5. print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] 

Extract:从数组中提取符合条件的元素

我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

  1. arr = np.arange(10) 
  2. arrarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# Define the codition, here we take MOD 3 if zero 
  3. condition = np.mod(arr, 3)==0 
  4. conditionarray([ True, False, False,  True, False, False,  True, False, False,True])np.extract(condition, arr) 
  5. array([0, 3, 6, 9]) 

同样地,如果有需要,我们可以用 AND 和 OR 组合的直接条件,如下所示:

  1. np.extract(((arr > 2) & (arr < 8)), arr)array([3, 4, 5, 6, 7]) 

setdiff1d:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素

返回数组中不在另一个数组中的独有元素。这等价于两个数组元素集合的差集。

  1. a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
  2. b = np.array([3,4,7,6,7,8,11,12,14]) 
  3. c = np.setdiff1d(a,b) 
  4. carray([1, 2, 5, 9]) 

小结

以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅。在我看来,我们应该尽可能在出现类似情况时使用这些函数,不仅因为代码量更少,更因为它们是解决复杂问题的绝妙方法。

原文链接:https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4

【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文,微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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