Numpy 具有超过32维的ndarray数组

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy创建超过32维的ndarray数组。

在Numpy中，ndarray是一个多维数组对象，可以容纳相同类型的数据。通常情况下，ndarray数组一般只有1到3维，但是Numpy支持超过32维的ndarray。你可以使用Numpy的ndarray函数来创建高维的数组。

阅读更多：Numpy 教程

创建ndarray数组

我们来看一下如何使用ndarray函数创建一个超过32维的数组：

import numpy as np

a = np.ndarray(shape=(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33), dtype=float)

在以上示例中，我们创建了一个33维的数组。该数组的形状为：(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33)，即在每个维度上都有一个确定的长度。

我们还可以在创建数组时指定数据类型。在上面的代码中，我们指定了dtype参数为float，即该数组包含浮点型数据。

ndim属性和shape属性

在创建数组后，我们可以使用ndim属性获取数组的维度数，使用shape属性获取每个维度的长度。我们来看一下上面创建的数组的ndim和shape属性：

print("数组属性：")
print(f"  ndim: {a.ndim}")
print(f"  shape: {a.shape}")

输出结果为：

数组属性：
  ndim: 33
  shape: (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33)

访问数组元素

访问33维数组中的元素时，需要在每一维上指定索引值。我们来看一下如何访问第一个元素：

elem = a[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
print(f"第一个元素的值为：{elem}")

输出结果为：

第一个元素的值为：0.0

修改数组元素

修改33维数组中的元素也需要在每一维上指定索引值。我们来看一下如何将第一个元素的值设置为1.0：

a[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] = 1.0

现在，我们来验证一下修改数组元素后的结果：

elem = a[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
print(f"第一个元素的值为：{elem}")

输出结果为：

第一个元素的值为：1.0

数组运算

在Numpy中，数组提供了各种常见的数学运算方法，如加法、减法、乘法、除法等。让我们看一下如何对超过32维的数组进行运算，我们还是用之前创建的33维数组a：

b = np.ones(shape=(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33))
c = a + b

在以上示例中，我们创建了另一个33维数组b，用于和数组a进行相加运算。我们使用ones函数创建了一个全为1的数组。

我们可以使用+符号来对a和b进行相加运算。结果将存储在一个新的数组c中。

性能优化

Numpy是一个专注于数值计算的包，其基于高性能、低级别的语言开发，如C和Fortran等。因此，Numpy中的数组操作通常比Python自带的列表操作要快得多。为了更好地利用Numpy的性能，我们可以采取以下几种优化措施：

避免使用Python原生类型

Numpy数组是C语言级别的数据结构，与Python原生类型性质不同。如果在使用Numpy时频繁与Python原生类型进行转换，则会影响性能。为了避免这种问题，我们应尽可能使用Numpy类型的数据。

例如，我们可以使用Numpy的np.zeros函数初始化一个全是0的数组，而不是使用Python的[0] * n方式:

# Bad Example
a = np.array([0] * 1000000)

# Good Example
a = np.zeros(1000000)

利用Numpy内置函数

Numpy包括大量的内置函数，优化过的代码性能明显比使用Python自带的函数更高。因此，在使用Numpy时，我们应尽可能使用其内置函数。

例如，在处理在带有32个或更多维的数组时，我们应尽可能使用Numpy提供的函数，而不是使用Python原生函数。

使用批量计算

Numpy内置的函数可以进行批量计算，这样的计算方式比循环更快。因此，在处理超过32维数组时，我们应尽可能使用 Numpy 中的函数来处理数据。

例如，我们可以使用Numpy的dot函数计算两个数组的矩阵乘积。批量计算是到达更快速数据处理的关键。

总结

在本文中，我们介绍了如何创建超过32维的Numpy数组，以及如何进行数组运算。我们还分享了一些优化技巧，以提高在处理超过32维数组时的性能。Numpy是一个高性能，灵活的Python包，使用它可以让您更高效地处理数据。我们希望本文可以帮助您更好地理解Numpy，并在您的项目中应用它的优点。