如何从生成器构建一个 numpy 数组？

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如何从生成器构建一个 numpy 数组？

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如何从生成器对象中构建一个 numpy 数组？

让我来说明问题：

>>> import numpy
>>> def gimme():
...   for x in xrange(10):
...     yield x
...
>>> gimme()
<generator object at 0x28a1758>
>>> list(gimme())
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> numpy.array(xrange(10))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> numpy.array(gimme())
array(<generator object at 0x28a1758>, dtype=object)
>>> numpy.array(list(gimme()))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

在这种情况下，gimme()是我想将其输出转换为数组的生成器。但是，数组构造函数不会遍历生成器，它只是存储生成器本身。我想要的行为是 from
numpy.array(list(gimme()))，但我不想支付同时在内存中拥有中间列表和最终数组的内存开销。有没有更节省空间的方法？

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2022-07-12

共1个答案

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Numpy 数组需要在创建时明确设置它们的长度，这与 python 列表不同。这是必要的，以便可以在内存中连续分配每个项目的空间。连续分配是 numpy
数组的关键特性：这与本机代码实现相结合，让对它们的操作执行得比常规列表快得多。

牢记这一点，技术上不可能将生成器对象转换为数组，除非您：

可以预测运行时会产生多少元素：
```
my_array = numpy.empty(predict_length())
```
for i, el in enumerate(gimme()): my_array[i] = el
愿意将其元素存储在中间列表中：
```
my_array = numpy.array(list(gimme()))
```
可以制作两个相同的生成器，遍历第一个找到总长度，初始化数组，然后再次遍历生成器找到每个元素：
```
length = sum(1 for el in gimme())
```
my_array = numpy.empty(length)
for i, el in enumerate(gimme()): my_array[i] = el

1 可能是您正在寻找的。 2 空间效率低， 3 时间效率低（您必须通过生成器两次）。

2022-07-12