Chuyển đổi loại tại chỗ của một mảng NumPy

Đưa ra một mảng NumPy int32, làm thế nào để tôi chuyển đổi nó thành float32 tại chỗ ? Về cơ bản, tôi muốn làm

a = a.astype(numpy.float32)

mà không sao chép mảng. Nó to.

Lý do để làm điều này là tôi có hai thuật toán cho việc tính toán a. Một trong số chúng trả về một mảng int32, cái còn lại trả về một mảng float32(và điều này vốn có của hai thuật toán khác nhau). Tất cả các tính toán tiếp theo cho rằng đó alà một mảng của float32.

Hiện tại tôi thực hiện chuyển đổi trong một hàm C được gọi thông qua ctypes. Có cách nào để làm điều này trong Python không?

Bạn có thể tạo chế độ xem với một loại khác nhau, sau đó sao chép tại chỗ vào chế độ xem:

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

print(y)

sản lượng

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

Để hiển thị chuyển đổi đã được thực hiện, lưu ý rằng sao chép từ x để ythay đổi x:

print(x)

in

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

Cập nhật: Chức năng này chỉ tránh sao chép nếu có thể, do đó đây không phải là câu trả lời chính xác cho câu hỏi này. câu trả lời của unutbu là đúng.

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

astype numpy có một cờ sao chép. Tại sao chúng ta không nên sử dụng nó?

Bạn có thể thay đổi kiểu mảng mà không cần chuyển đổi như thế này:

a.dtype = numpy.float32

nhưng trước tiên, bạn phải thay đổi tất cả các số nguyên thành một số sẽ được hiểu là số float tương ứng. Một cách rất chậm để làm điều này là sử dụng structmô-đun của python như thế này:

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

... áp dụng cho từng thành viên trong mảng của bạn.

Nhưng có lẽ cách nhanh hơn là sử dụng các công cụ ctypeslib của numpy (mà tôi không quen thuộc)

- biên tập -

Vì ctypeslib dường như không hoạt động, nên tôi sẽ tiến hành chuyển đổi với numpy.astypephương thức điển hình , nhưng tiến hành kích thước khối nằm trong giới hạn bộ nhớ của bạn:

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

... Sau đó thay đổi dtype khi hoàn thành.

Đây là một chức năng hoàn thành nhiệm vụ cho bất kỳ loại hình tương thích nào (chỉ hoạt động đối với các loại hình có cùng kích thước) và xử lý các mảng có hình dạng tùy ý với sự kiểm soát của người dùng đối với kích thước khối:

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)

sử dụng view () và tham số 'dtype' để thay đổi mảng tại chỗ.

Dùng cái này:

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)