numpy - 我应该使用 `from numpy import *` 将 numpy(或 pylab)用作 python 环境吗？

Question

我在我所有的 python 程序中都使用 pylab(更具体地说是 numpy)。异常(exception)情况非常罕见，如果有的话。到目前为止，我已经养成了通过以下方式导入 numpy 的习惯:

from numpy import *

这样做的好处是让 numpy 看起来从一开始就是 python 的一部分。在每个脚本中都像这样导入 numpy 有什么不好的地方吗？我的意思是除了每个脚本/程序都需要更多内存并且加载时间更长这一事实之外。

我认为总是必须在来自 numpy 的每个函数调用(例如，np.zeros(3))之前编写 numpy 甚至 np 是乏味的，因为它需要我知道哪个函数来自numpy 而不是。我真的不在乎 zeros 函数来自 numpy 还是 python，我只是想/需要使用它。

您认为哪种表示法更好？

Answer 1

1. 使用 from numpy import * 改变 any、all 和 求和。例如，

   any([[False]])
   # True
   all([[True, False], [False, False]])
   # True
   sum([[1,2],[3,4]], 1) 
   # TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'
   

   然而，如果你使用 from numpy import * 那么值就完全不同了:

   from numpy import *
   any([[False]])
   # False
   all([[True, False], [False, False]])
   # False
   sum([[1,2],[3,4]], 1) 
   array([3, 7])
   

   可以通过这种方式找到完整的名称冲突集(感谢@Joe Kington 和@jolvi 指出这一点):

   import numpy as np
   np_locals = set(np.__all__)
   builtins = set(dir(__builtins__))
   print([name for name in np_locals.intersection(builtins) if not name.startswith('__')])
   # ['any', 'all', 'sum']
   

2. 这可能会导致非常困惑的错误，因为有人测试或使用您的 没有 from numpy import * 的 Python 解释器中的代码可能会完全看到 与你不同的行为。

3. 使用 from module import * 形式的多次导入可以复合 更多此类碰撞的问题。如果你改掉这个坏习惯 芽，你永远不必担心这个(可能混淆的)错误。

   如果两个模块重新定义相同的名称，导入的顺序也很重要。

   这让人很难弄清楚函数和值的来源。

4. 虽然可以使用 from numpy import * 并仍然访问 Python 的内置函数，但它很笨拙:

   from numpy import *
   any([[False]])
   __builtins__.any([[False]])
   

   可读性低于:

   import numpy as np
   np.any([[False]])
   any([[False]])
   

5. 正如 Python 之禅所说，

   Namespaces are a honking great idea -- let's use more of those!

我的建议是永远不要在任何脚本中使用 from module import *。