可爱的 Python: Numerical Python

核心提示： 系统建模Numerical Python 的典型用例是科学建模，或者可能是相关领域，可爱的 Python: Numerical Python(5)，比如图形处理和旋转，或者信号处理，我们可以生成具有多种初始化参数 (包括来自任何 Python 序列的初始数据) 的 Numerical 数组

系统建模

Numerical Python 的典型用例是科学建模，或者可能是相关领域，比如图形处理和旋转，或者信号处理。我将通过一个比较实际的问题来说明 Numarray 的许多功能。假设您有一个参量可变的三维物理空间。抽象地说，任何参数化空间，不论有多少维，Numarray 都适用。实际上很容易想像，比如一个房间，它的各个点的温度是不同的。我在 New England 的家已经到了冬天，因而这个问题似乎更有现实意义。

为简单起见，下面我给出的例子中使用的是较小的数组(虽然这可能是显然的，但是还是有必要明确地指出来)。不过，即使是处理有上百万个元素而不仅仅是几十个元素的数组，Numarray 也还是很快；前者可能在真正的科学模型中更为常见。

首先，我们来创建一个“房间”。有很多方法可以完成这项任务，但是最常用的还是使用可调用的 array() 方法。使用这个方法，我们可以生成具有多种初始化参数 (包括来自任何 Python 序列的初始数据) 的 Numerical 数组。不过对于我们的房间来说，用 zeros() 函数就可以生成一个温度均匀的寒冷房间：

清单 9. 初始化房间的温度

>>> from numarray import *
>>> room = zeros((4,3,5),Float)
>>> print room
[[[ 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. 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.]]]

自上而下每一个二维的“矩阵”代表三维房间的一个水平层面。