在脚本中导入numpy语句

Question

我是一名Matlab编码人员，并且涉足各种Python。 我还没有深入了解python中的一个非常基本的概念/东西，它与from和import语句有关。

当我使用示例1从bitarray模块中导入bitarray（我是否正确地说出这句话？）时，我想在下面的脚本中使用它们时就调用它的方法。 但是，当我导入numpy时，由于出现错误，我无法使用2）中显示的代码，我必须使用3）中的语句，然后键入np。 在使用其任何方法之前，这是有道理的。 我也可以使用下面在4）中显示的更类似的语法导入位数组.......为什么2）在1）不能工作时不起作用？ 我在祈祷一个简单的解释:) .....

1）

from bitarray import bitarray

2）

from numpy import numpy

3）

import numpy as np

4）

import bitarray as pp

Answer 1

这是由于bitarray和numpy之间的包结构不同； 具体来说，一个包含与模块本身同名的对象，另一个不包含。

所述bitarray模块包含一个称为类bitarray ，（类似地，对于例如， datetime在标准库模块包含datetime类）。 因此，以下内容是等效的：

from bitarray import bitarray
ba = bitarray(...)

和

import bitarray
ba = bitarray.bitarray(...)

在前者，我们import 类 bitarray直接进入从模块当前的命名空间; 在后者中，我们将整个模块导入为bitarray并且需要通过指定模块名称空间来访问该类。

相比之下， numpy不包含名为numpy的对象，因此

from numpy import numpy 

不起作用。

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as是分开的； 只是允许您为要导入的内容提供别名，因此以下任何一项都可以正常工作：

import numpy as np
a = np.array(...)

from bitarray import bitarray as pp
b = pp(...)

import bitarray as pp
b = pp.bitarray(...)

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如上面的mauve注释所示，您可以使用* “通配符导入”来导入所有内容，因此：

from numpy import *
from bitarray import *

会将两个模块中的每个顶级名称导入当前名称空间。 之后，例如

a = array(...)
b = bitarray(...)

都可以正常工作。 但是， 不建议这样做，因为通常这是一个坏主意-例如， numpy包含all的定义，如果您导入所有内容，则它们将掩盖同名的内置函数。

而且，这使任何阅读您的代码（包括您的更高版本！）的人都很难确定所使用的类和函数的来源。 相比：

from numpy import *
from random import *

a = choice([1, 2, 3]) # which module did choice come from?
b = all(x == y for x in l) # is this numpy's all or the built-in?

更清晰：

import numpy as np
import random

a = random.choice([1, 2, 3]) # clearly from random
b = all(x == y for x in l) # must be the built-in, not np.all()

Answer 2

1）如果bitarray是库 bitarray的函数或类名，则它完全有效。

2）这没有意义，因为numpy没有名为numpy的函数。

3）这很好，因为您正在导入库并为其分配别名。

4）这也很好，因为您再次只是在别名下导入。