การแปลงชนิด In-place ของอาร์เรย์ NumPy

ด้วยอาร์เรย์ NumPy ของint32ฉันจะแปลงให้float32 เข้าที่ได้อย่างไร โดยพื้นฐานแล้วฉันอยากจะทำ

a = a.astype(numpy.float32)

โดยไม่ต้องคัดลอกอาร์เรย์ มันใหญ่.

aเหตุผลสำหรับการทำเช่นนี้ก็คือว่าฉันมีสองขั้นตอนวิธีการในการคำนวณของ หนึ่งในนั้นส่งคืนอาร์เรย์ของint32อีกอันส่งคืนอาร์เรย์ของfloat32(และสิ่งนี้มีอยู่ในอัลกอริทึมที่แตกต่างกันสองแบบ) ทั้งหมดคำนวณต่อไปคิดว่าเป็นอาเรย์ของafloat32

ขณะนี้ฉันทำแปลงในฟังก์ชัน C ctypesเรียกว่าผ่าน มีวิธีทำใน Python หรือไม่?

คุณสามารถสร้างมุมมองด้วย dtype อื่นจากนั้นคัดลอกในตำแหน่งลงในมุมมอง:

import numpy as np
x = np.arange(10, dtype='int32')
y = x.view('float32')
y[:] = x

print(y)

อัตราผลตอบแทน

array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.], dtype=float32)

หากต้องการแสดงการแปลงที่เกิดขึ้นโปรดทราบว่าการคัดลอกจาก xเป็นyแก้ไขx:

print(x)

พิมพ์

array([         0, 1065353216, 1073741824, 1077936128, 1082130432,
       1084227584, 1086324736, 1088421888, 1090519040, 1091567616])

อัปเดต: ฟังก์ชันนี้จะหลีกเลี่ยงการคัดลอกเท่านั้นหากทำได้ดังนั้นนี่ไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามนี้ คำตอบของ unutbu คือคำตอบที่ถูกต้อง

a = a.astype(numpy.float32, copy=False)

numpy astype มีแฟล็กสำเนา ทำไมเราถึงไม่ควรใช้?

คุณสามารถเปลี่ยนประเภทอาร์เรย์ได้โดยไม่ต้องแปลงดังนี้:

a.dtype = numpy.float32

แต่ก่อนอื่นคุณต้องเปลี่ยนจำนวนเต็มทั้งหมดให้เป็นค่าที่จะตีความว่าเป็นจำนวนลอยที่สอดคล้องกัน วิธีที่ช้ามากคือใช้structโมดูลของ python ดังนี้:

def toi(i):
    return struct.unpack('i',struct.pack('f',float(i)))[0]

... นำไปใช้กับสมาชิกแต่ละคนในอาร์เรย์ของคุณ

แต่บางทีวิธีที่เร็วกว่าคือการใช้เครื่องมือ ctypeslib ของ numpy (ซึ่งฉันไม่คุ้นเคย)

- แก้ไข -

เนื่องจาก ctypeslib ดูเหมือนจะไม่ทำงานฉันจึงดำเนินการแปลงต่อด้วยnumpy.astypeวิธีการทั่วไปแต่ดำเนินการต่อในขนาดบล็อกที่อยู่ในขีด จำกัด หน่วยความจำของคุณ:

a[0:10000] = a[0:10000].astype('float32').view('int32')

... จากนั้นเปลี่ยน dtype เมื่อเสร็จแล้ว

นี่คือฟังก์ชั่นที่ทำงานให้สำเร็จสำหรับ dtypes ที่เข้ากันได้ (ใช้ได้เฉพาะกับ dtypes ที่มีไอเท็มขนาดเดียวกัน) และจัดการอาร์เรย์ที่มีรูปร่างตามอำเภอใจโดยผู้ใช้ควบคุมขนาดบล็อก:

import numpy

def astype_inplace(a, dtype, blocksize=10000):
    oldtype = a.dtype
    newtype = numpy.dtype(dtype)
    assert oldtype.itemsize is newtype.itemsize
    for idx in xrange(0, a.size, blocksize):
        a.flat[idx:idx + blocksize] = \
            a.flat[idx:idx + blocksize].astype(newtype).view(oldtype)
    a.dtype = newtype

a = numpy.random.randint(100,size=100).reshape((10,10))
print a
astype_inplace(a, 'float32')
print a

import numpy as np
arr_float = np.arange(10, dtype=np.float32)
arr_int = arr_float.view(np.float32)

ใช้ view () และพารามิเตอร์ 'dtype' เพื่อเปลี่ยนอาร์เรย์ในตำแหน่ง

ใช้สิ่งนี้:

In [105]: a
Out[105]: 
array([[15, 30, 88, 31, 33],
       [53, 38, 54, 47, 56],
       [67,  2, 74, 10, 16],
       [86, 33, 15, 51, 32],
       [32, 47, 76, 15, 81]], dtype=int32)

In [106]: float32(a)
Out[106]: 
array([[ 15.,  30.,  88.,  31.,  33.],
       [ 53.,  38.,  54.,  47.,  56.],
       [ 67.,   2.,  74.,  10.,  16.],
       [ 86.,  33.,  15.,  51.,  32.],
       [ 32.,  47.,  76.,  15.,  81.]], dtype=float32)

a = np.subtract(a, 0., dtype=np.float32)