NumPy dizisinin yerinde tür dönüşümü

Bir NumPy dizisi Verilen int32, ben nasıl dönüştürebilirim float32 yerde ? Yani temelde yapmak isterim

a = a.astype(numpy.float32)

diziyi kopyalamadan. Bu büyük.

Bunu yapmamın nedeni, hesaplaması için iki algoritmaya sahip olmam a. Bunlardan biri bir dizi döndürür int32, diğeri bir dizi döndürür float32(ve bu iki farklı algoritmanın doğasında vardır). Diğer tüm hesaplamalar bunun abir dizi olduğunu varsayar float32.

Şu anda dönüşümü via adlı bir C fonksiyonunda yapıyorum ctypes. Bunu Python'da yapmanın bir yolu var mı?

Farklı bir dtype ile bir görünüm oluşturabilir ve ardından görünüme yerinde kopyalayabilirsiniz:

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

print(y)

verim

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

Dönüşümün yerinde olduğunu göstermek için, ' x den ydeğiştirilene kopyalamanın x:

print(x)

baskılar

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

Güncelleme: Bu işlev yalnızca yapabiliyorsa kopyalamayı önler, dolayısıyla bu soru için doğru cevap bu değildir. unutbu'nun cevabı doğru olanıdır.

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

numpy astype'ın bir kopya bayrağı vardır. Neden kullanmayalım?

Dizi türünü şu şekilde dönüştürmeden değiştirebilirsiniz:

a.dtype = numpy.float32

ama önce tüm tam sayıları karşılık gelen kayan nokta olarak yorumlanacak bir şeye değiştirmelisiniz. Bunu yapmanın çok yavaş bir yolu, python'un structmodülünü şu şekilde kullanmak olacaktır :

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

... dizinizin her bir üyesine uygulanır.

Ama belki de daha hızlı bir yol, numpy'nin ctypeslib araçlarını kullanmak olabilir (benim aşina olmadığım)

- Düzenle -

Ctypeslib işe yaramadığından, o zaman dönüştürmeye tipik numpy.astypeyöntemle devam ederdim , ancak bellek sınırlarınız dahilinde olan blok boyutlarında devam ederdim :

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

... sonra tamamlandığında dtype'ı değiştirin.

Herhangi bir uyumlu dtype için görevi gerçekleştiren (yalnızca aynı boyuttaki öğelere sahip dtype'lar için çalışır) ve blok boyutu üzerinde kullanıcı denetimiyle rastgele şekilli dizileri işleyen bir işlev:

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)

diziyi yerinde değiştirmek için view () ve 'dtype' parametresini kullanın.

Bunu kullan:

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)