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，而不是作为 np 导入。

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

过去我在使用屏蔽数组时遇到过问题：当我预期它会出现错误时，它并没有引发错误，而且由于 pycharm 的自动导入，我没有意识到我正在使用屏蔽数组。所以我想避免使用这个库，但如果 Pycharm 仍然可以为我自动执行导入，而不是我必须在代码顶部手动执行它们，我会很高兴。

这里是一个函数 copy 的例子，来自 numpy. Pycharm 建议从 numpy.ma.core 导入，我希望它只建议 numpy。

有人吗？

Answer 1

“问题”

您想要的功能实际上列在您显示的自动完成框中，它是numpy.lib.function_base.copy。您可以通过以下assert 向自己证明这一点：

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

命名空间混淆的原因是numpy.copy 函数实际上是defined in numpy.lib.function_base（链接到源代码）。然后，numpy.lib.function_base.copy 通过 Numpy 源中顶级 __init__.py 文件中的代码导出到顶级 numpy 命名空间。因此，Pycharm 在 numpy.lib.function_base.copy 处使用 copy 的原始定义，而不是在 numpy.copy 处的别名。

更好的修复

强烈建议您在代码中改用以下语法：

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，一个是哲学的，一个是实践的：

• Zen of Python 告诉我们

  显式优于隐式。

  您的代码中的用法如np.copy 会立即告诉读者您的意思是使用Numpy 的复制功能，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了什么，从而导致混乱。

• 在实际层面上，np.copy 之类的语法可以避免名称冲突错误。当您打算使用numpy.copy 时，您不小心使用了numpy.ma.core.copy，这是指您遇到的那种问题的一种奇特方式。 Numpy 中的许多函数和方法都有非常通用的名称（copy、min、max 等），这使得它们极易发生碰撞错误。此外，正如您所经历的那样，顶级numpy 包和Numpy 的其他地方都存在许多具有相同名称的函数，例如numpy.ma.core。处理此问题的唯一好方法是 np.copy 样式语法。