Question

除非将numpy本身编程为在将序列传递给它时返回一个序列，否则它会非常混乱。但是此函数上的documentation并没有提到将系列传递给它时，它会返回一个系列。

了解我来自Java背景，而我是python的新手。

Answer 1

NumPy ufunc机械具有内置的挂钩，以自定义ufunc如何处理对象。在这种特定情况下，numpy.exp ufunc调用Series的__array__方法来使用数组，计算该数组的指数，然后在结果上调用Series的__array_wrap__方法数组对其进行后处理。

__array__是ufunc如何获取它知道如何使用的对象，而__array_wrap__是结果如何转换为Series而不是数组。

通过使用这些方法编写自己的类，您可以看到相同的机制：

In [9]: class ArrayWrapper(object):
   ...:     def __init__(self, arr):
   ...:         self.arr = arr
   ...:     def __repr__(self):
   ...:         return 'ArrayWrapper({!r})'.format(self.arr)
   ...:     def __array__(self):
   ...:         return self.arr
   ...:     def __array_wrap__(self, arr):
   ...:         return ArrayWrapper(arr)
   ...:     

In [10]: numpy.exp(ArrayWrapper(numpy.array([1, 2, 3])))
Out[10]: ArrayWrapper(array([ 2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692]))

Answer 2

Series和ndarray对象之间的区别在于，Series对象允许您定义自己的带标签的索引，并使用该索引访问Series的元素，这些元素可以是字符串，浮点数，整数等，而ndarray对象具有从0开始的固定索引。缺点是Series比ndarray慢大约10倍。

系列是熊猫的主要构建基块。系列表示基于NumPy ndarray的一维标记索引数组。像数组一样，Series可以容纳零个或多个任何单个数据类型的值。可以通过传递标量值，NumPy ndarray，Python列表或Python Dict作为Series构造函数的数据参数来创建和初始化Series。
有关更多信息，请参见pandas and NumPy arrays explained

将Series传递给Numpy的exp（）函数时，为什么会返回Series？

2 个答案: