『Numpy』内存分析_numpy结构化数组

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三、numpy的结构数组

『Numpy』内存分析_numpy.dtype内存数据解析方式指导

利用np.dtype可以构建结构数组，numpy.ndarray.base会返回内存主人的信息，文档如下，

Help on getset descriptor numpy.ndarray.base:

base
    Base object if memory is from some other object.
    
    Examples
    --------
    The base of an array that owns its memory is None:
    
    >>> x = np.array([1,2,3,4])
    >>> x.base is None
    True
    
    Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
    
    >>> y = x[2:]
    >>> y.base is x
    True

1、建立结构数组

persontype = np.dtype({
    ‘names‘:[‘name‘,‘age‘,‘weight‘,‘height‘],
    ‘formats‘:[‘S30‘,‘i‘,‘f‘,‘f‘]}, align=True)
a = np.array([(‘Zhang‘,32,72.5,167),
              (‘Wang‘,24,65,170)],dtype=persontype)
a[‘age‘].base

 array([(b‘Zhang‘, 32, 72.5, 167.),

            (b‘Wang‘, 24, 65. , 170.)],

            dtype={‘names‘:[‘name‘,‘age‘,‘weight‘,‘height‘],

            ‘formats‘:[‘S30‘,‘<i4‘,‘<f4‘,‘<f4‘], 

            ‘offsets‘:[0,32,36,40],

            ‘itemsize‘:44,

            ‘aligned‘:True})

2、高级切片和普通切片的不同

In [26]: a.base
In [27]: a[0].base
In [28]: a[:1].base
Out[28]: array([123,   4,   5,   6,  78])
In [29]: a[[0,1]].base

In [30]: a.base is None
Out[30]: True
In [31]: a[0].base is None
Out[31]: True
In [32]: a[:1].base is None
Out[32]: False
In [33]: a[[0,1]].base is None
Out[33]: True

 由上可见高级切片会开辟新的内存，复制被切出的数据，这是因为这种不规则的内存访问使用原来的内存结构效率很低(逻辑相邻元素内存不相邻，标准的访问由于固定了起始和步长相当于访问相邻元素，所以效率较高)，拷贝出来就是连续的内存数组了。

3、高级切片且不开辟新内存的方法

回到上上小节的结构数组，

print(a[‘age‘].base is a)
print(a[[‘age‘, ‘height‘]].base is None)

True

True

我们通过指定内存解析方式，实现不开辟新内存，将原内存解析为高级切片指定的结构数组，

def fields_view(arr, fields):
    dtype2 = np.dtype({name:arr.dtype.fields[name] for name in fields})
    # print(dtype2)
    # {‘names‘:[‘age‘,‘weight‘], ‘formats‘:[‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[32,36], ‘itemsize‘:40}
    # print([(name,arr.dtype.fields[name]) for name in fields])
    # [(‘age‘, (dtype(‘int32‘), 32)), (‘weight‘, (dtype(‘float32‘), 36))]
    # print(arr.strides)
    # (44,)
    return np.ndarray(arr.shape, dtype2, arr, 0, arr.strides)
‘‘‘
ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0,
 |          strides=None, order=None)
 
参数 	类型 	作用
shape 	int型tuple 	多维数组的形状
dtype 	data-type 	数组中元素的类型
buffer 		用于初始化数组的buffer
offset 	int 	buffer中用于初始化数组的首个数据的偏移
strides 	int型tuple 	每个轴的下标增加1时，数据指针在内存中增加的字节数
order 	‘C‘ 或者 ‘F‘ 	‘C‘:行优先；‘F‘:列优先
‘‘‘

v = fields_view(a, [‘age‘, ‘weight‘])
print(v.base is a)

v[‘age‘] += 10
print(‘+++‘*10)
print(v)
print(v.dtype)
print(v.dtype.fields)
print(‘+++‘*10)
print(a)
print(a.dtype)
print(a.dtype.fields)

True
++++++++++++++++++++++++++++++
[(42,  72.5) (34,  65. )]
{‘names‘:[‘age‘,‘weight‘], ‘formats‘:[‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[32,36], ‘itemsize‘:40}
{‘age‘: (dtype(‘int32‘), 32), ‘weight‘: (dtype(‘float32‘), 36)}
++++++++++++++++++++++++++++++
[(b‘Zhang‘, 42,  72.5,  167.) (b‘Wang‘, 34,  65. ,  170.)]
{‘names‘:[‘name‘,‘age‘,‘weight‘,‘height‘], ‘formats‘:[‘S30‘,‘<i4‘,‘<f4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[0,32,36,40], ‘itemsize‘:44, ‘aligned‘:True}
{‘name‘: (dtype(‘S30‘), 0), ‘age‘: (dtype(‘int32‘), 32), ‘weight‘: (dtype(‘float32‘), 36), ‘height‘: (dtype(‘float32‘), 40)}

这里注意一下.dtype的’itemsize‘参数，表示添加一条（行）数据，内存增加了多少字节，由于保存了‘offsets‘偏移信息，我们生成的dtype展示的是一个稀疏的结构，但是每一行不会有多余的尾巴，这是因为空元素是由实元素记录偏移量的空隙产生的。

4、view

『Numpy』numpy.ndarray.view_数组视图_reshape、数组切片、数组内存开辟分析

如果两者的itemsize相同，我们可以直接使用array.view(dtype=dtype)来指定数组内存数据的展示视图形式，上面的代码这样修改一下，

def fields_view(arr, fields):
    dtype2 = np.dtype({name:arr.dtype.fields[name] for name in fields})
    return np.ndarray(arr.shape, dtype2, arr, 0, arr.strides)

v = fields_view(a, [‘age‘, ‘height‘])
a.view(dtype=v.dtype)

array([(52,  167.), (44,  170.)], 
      dtype={‘names‘:[‘age‘,‘height‘], ‘formats‘:[‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[32,40], ‘itemsize‘:44})

当我们最后一个偏移取到行末尾即属性‘height‘时，两者itemsize相等，可以指定view方法解析，

print(v.dtype)
# {‘names‘:[‘age‘,‘height‘], ‘formats‘:[‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[32,40], ‘itemsize‘:44}

print(a.dtype)
# {‘names‘:[‘name‘,‘age‘,‘weight‘,‘height‘], ‘formats‘:[‘S30‘,‘<i4‘,‘<f4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[0,32,36,40], ‘itemsize‘:44, ‘aligned‘:True}

 这是因为view本来用于解析内存数据的解析方式，对于结构数组就是每一行的解析方式，这个解析的方式(即输入参数我们自建的dtype)当然必须和内存数据的描述参数(即内存从属的数组的dtype)一致才行，否则解析数据无法对齐。

a.view(dtype=v.dtype)

array([(72,  167.), (64,  170.)], 
      dtype={‘names‘:[‘age‘,‘height‘], ‘formats‘:[‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[32,40], ‘itemsize‘:44})

『Numpy』内存分析_numpy结构化数组

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/8711192.html