python - 如何从 numpy 而不是 numpy.ma.core 进行 pycharm 自动导入？

Question

我使用了几个 numpy 函数，为了便于阅读，我更喜欢将它们一一导入，而不是导入为 np。

我使用 pycharm IDE，它会自动建议从 numpy.ma.core 导入，而不仅仅是 numpy。

我过去在使用屏蔽数组时遇到了问题:当我期望它会出现错误时，它没有引发错误，而且我没有意识到我正在使用屏蔽数组，因为这是从 pycharm 自动导入的。因此，我想避免使用该库，但如果 Pycharm 仍然可以自动为我执行导入，而不是我必须在代码顶部手动执行它们，我会很高兴。

这是来自 numpy 的函数复制示例。 Pycharm 建议从 numpy.ma.core 导入，我希望它仅建议 numpy。

有人吗？

Answer 1

“问题”

您想要的函数实际上列在您显示的自动完成框中，它是numpy.lib.function_base.copy。您可以使用以下断言向自己证明这一点:

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

namespace 困惑的原因是 numpy.copy 函数实际上是 defined in numpy.lib.function_base (链接转到源)。然后通过 Numpy 中顶级 __init__.py 文件中的代码将 numpy.lib.function_base.copy 导出到顶级 numpy 命名空间来源。因此，Pycharm 在 numpy.lib.function_base.copy 处切换到 copy 的原始定义，而不是 numpy.copy 处的别名。

更好的修复

最强烈的说法是，我建议您在代码中改用如下语法:

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

代替任何用法，例如:

from numpy import copy
copy(...)

对此有两个很好的论据，一个是哲学论据，一个是实践论据:

• Zen of Python告诉我们

  Explicit is better than implicit.

  代码中像 np.copy 这样的用法会立即告诉读者您的意思是使用 Numpy 中的复制函数，而不是 copy.copy.特别是如果您的 .py 文件有几百行长，那么没有人(包括三个月后的您自己)会知道您在其顶部导入的内容，从而导致困惑。

• 在实践层面上，像 np.copy 这样的语法可以避免名称冲突错误。这是一种奇特的方式来指代当您打算使用 numpy.copy 时意外使用 numpy.ma.core.copy 时遇到的问题。 Numpy 中的许多函数和方法都有非常通用的名称(copy、min、max 等)，这使得它们极易出现冲突错误。此外，正如您所经历的，许多具有相同名称的函数都存在于顶级 numpy 包和 Numpy 中的其他位置，例如 numpy.ma.core 。处理此问题的唯一好方法是 np.copy 样式语法。