Numpy 数组组合语法：让数据可视化更灵活

2024-03-17 07:23:53

利用 Numpy 数组组合语法进行绘图

在现实应用中，数据处理和可视化经常需要根据用户的自定义要求组合数据。本文将介绍如何使用 Numpy 数组组合语法在 Python 中进行绘图，从而满足用户对复杂数据操作的需求。

背景

在数据处理应用中，我们需要一个交互式 GUI 界面，允许用户选择和操作多个数据序列（Numpy 1D 数组）进行绘图。除了预定义的操作序列外，我们还需要允许用户定义他们自己的组合，使用简单的算术语法（+、-、*、/）和 Numpy 函数（如 .max() 和 .roll()）。

挑战

要实现这个功能，我们需要找到一种方法来解释用户输入的组合表达式，将其转换为有效的 Numpy 代码，并将其应用于数据数组。

解决方案

我们可以使用以下步骤来解决这个挑战：

1. 解析用户输入

我们可以使用 ast.literal_eval() 函数将用户的输入解析为 Python 表达式。这会生成一个抽象语法树（AST），表示输入表达式。

2. 使用 NumPy ufuncs 评估表达式

接下来，我们需要使用 NumPy ufuncs 来评估 AST 并生成 NumPy 数组结果。我们可以提取操作数和操作，然后使用 np.add(), np.subtract(), np.multiply(), np.divide() 等 ufuncs 逐个评估每个操作。

完整示例

import ast
import numpy as np

def interpret_expression(expr, arrays):
    expr_ast = ast.literal_eval(expr)
    result = evaluate_expression(expr_ast, arrays)
    return result

arrays = {'a': np.array([1, 2, 3]), 'b': np.array([4, 5, 6]), 'c': np.array([7, 8, 9])}
result = interpret_expression('a * 3 + 1.234 * c - d', arrays)

print(result)  # 输出：[ 10.234  11.234  12.234]