如何從 numpy 而不是 numpy.ma.core 進行 pycharm 自動導入？

Question

我使用了幾個 numpy 函數，為了可讀性，我更喜歡將它們一個一個導入，而不是作為 np.numpy 導入。

我使用 pycharm IDE，它會自動建議從 numpy.ma.core 導入，而不僅僅是 numpy。

過去我在使用掩碼數組時遇到過問題：當我期望它會出現錯誤時，它沒有引發錯誤，而且我沒有意識到由於 pycharm 的這種自動導入，我正在使用掩碼數組。 所以我想避免使用該庫，但如果 Pycharm 仍然可以為我自動執行導入，而不是我必須在代碼頂部手動執行它們，我會很高興。

這是函數復制的示例，來自 numpy。 Pycharm 建議從 numpy.ma.core 導入，我希望它只建議 numpy。

任何人？

Answer 1

問題”

您想要的函數實際上列在您顯示的自動完成框中，它是numpy.lib.function_base.copy 。 您可以使用以下assert向自己證明這一點：

import numpy as np
assert np.lib.function_base.copy is np.copy

命名空間混淆的原因是numpy.copy函數實際上是在numpy.lib.function_base定義的（鏈接到源代碼）。 numpy.lib.function_base.copy然后通過 Numpy 源代碼中頂級__init__.py文件中的代碼導出到頂級numpy命名空間。 因此，Pycharm是twigging到的原始定義copy在numpy.lib.function_base.copy ，而不是在別名numpy.copy 。

更好的修復

用最強烈的話說，我建議您在代碼中切換到使用如下語法：

import numpy as np
np.copy(...)

代替任何用法，例如：

from numpy import copy
copy(...)

對此有兩個很好的論據，一個是哲學論點，另一個是實踐論點：

• Python之禪告訴我們

  顯式優於隱式。

  在您的代碼中使用np.copy類的np.copy立即告訴讀者您打算使用 Numpy 中的 copy 函數，而不是copy.copy 。 特別是如果你的.py文件有幾百行長，沒有人（包括三個月后的你自己）會知道你在它的頂部導入了什么，從而導致混亂。

• 在實際層面上，像np.copy這樣的語法可以避免名稱沖突錯誤。 這是一種奇特的方式來指代您在打算使用numpy.copy時不小心使用numpy.ma.core.copy時遇到的那種問題。 Numpy 中的許多函數和方法都有非常通用的名稱（ copy 、 min 、 max等），使它們極易發生沖突錯誤。 此外，正如您所經歷的，頂級numpy包和 Numpy 中的其他地方都存在許多同名的函數，例如numpy.ma.core 。 處理這個問題的唯一好方法是np.copy樣式語法。