使用迭代器创建NumPy数组 [英] Using itertools to create numpy array

问题描述

我想使用iterTools的各种函数来创建NumPy数组。我可以很容易地提前计算产品中元素的数量、组合、排列等，因此分配空间应该不是问题。

例如

coords = [[1,2,3],[4,5,6]]
iterable = itertools.product(*coords)
shape = (len(coords[0]), len(coords[1]))
arr = np.iterable_to_array(
    iterable, 
    shape=shape, 
    dtype=np.float64, 
    count=shape[0]*shape[1]
) #not a real thing
answer = np.array([
    [1,4],[1,5],[1,6],
    [2,4],[2,5],[2,6],
    [3,4],[3,5],[3,6]])
assert np.equal(arr, answer)

推荐答案

以下是使用这些值生成数组的几种简单方法

In [469]: coords = [[1,2,3],[4,5,6]]
In [470]: it = itertools.product(*coords)
In [471]: arr = np.array(list(it))
In [472]: arr
Out[472]: 
array([[1, 4],
       [1, 5],
       [1, 6],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 6],
       [3, 4],
       [3, 5],
       [3, 6]])

fromiter将使用适当的结构化dtype：

In [473]: it = itertools.product(*coords)
In [474]: arr = np.fromiter(it, dtype='i,i')
In [475]: arr
Out[475]: 
array([(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5),
       (3, 6)], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

但我们通常使用numpy提供的工具来生成序列和网格。np.arange随处可见。

meshgrid被广泛使用。经过一些试错，我发现我可以转置它的输出，并产生相同的序列：

In [481]: np.transpose(np.meshgrid(coords[0], coords[1], indexing='ij'), (1,2,0)).reshape(-1,2)
Out[481]: 
array([[1, 4],
       [1, 5],
       [1, 6],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 6],
       [3, 4],
       [3, 5],
       [3, 6]])

repeat和tile对于这样的任务也很有用：

In [487]: np.column_stack((np.repeat(coords[0],3), np.tile(coords[1],3)))
Out[487]: 
array([[1, 4],
       [1, 5],
       [1, 6],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 6],
       [3, 4],
       [3, 5],
       [3, 6]])

我过去在fromiter上做过一些计时。我的记忆是，它只比np.array节省了少量时间。

不久前我研究了itertools和fromiter，找到了一种使用itertools.chain

组合它们的方法

convert itertools array into numpy array

In [499]: it = itertools.product(*coords)
In [500]: arr = np.fromiter(itertools.chain(*it),int).reshape(-1,2)
In [501]: arr
Out[501]: 
array([[1, 4],
       [1, 5],
       [1, 6],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 6],
       [3, 4],
       [3, 5],
       [3, 6]])

这篇关于使用迭代器创建NumPy数组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！