如何将itertools.chain转换为numpy数组？

我的代码如何将itertools.chain转换为numpy数组？

import math 
import itertools 

with open('/home/milenko/OCCAM2DMT_V3.0/13042/ITER04.iter') as f: 
    lines_after_19 = f.readlines()[19:] 
    p = [] 
    for line in lines_after_19: 
     line = line.split()   
     line = [float(i) for i in line] 
     p.extend(line)  

a1=p[1:81] 
for i in a1: 
    b1=math.pow(10, i) 
a2=p[83:163] 
for i in a2: 
    b2=math.pow(10,i) 
a3=p[165:245] 
for i in a3: 
    b3=math.pow(10,i) 
a4=p[247:327] 
for i in a4: 
    b4=math.pow(10,i) 
a5=p[329:409] 
for i in a5: 
    b5=math.pow(10,i) 
a6=p[411:491] 
for i in a6: 
    b6=math.pow(10,i) 

c = itertools.chain(b1, b2, b3, b4, b5, b6) 
print type(c)

我需要到c转换为numpy阵列，为reshape，然后进一步计算。

来源

2016-04-14 Richard Rublev

你有很多的问题，在这里除了C'转换'到一个数组。'c'甚至不包含你想要的数据，因为'for'循环不会通过'b6'右边构建'b1'。当你从文件加载数据时，转换为numpy的最佳时机就在你的程序的开始。 – user2357112

这被标记为与参考此重复：How do I build a numpy array from a generator?问题。

排名最高的答案，使用fromiter是一个不错的选择与发电机打交道时，但并没有真正解决问题，在这个问题上。

正如评论中，for循环不保存任何东西，除了最后的计算。他们不必要地执行math.pow的计算，这可以在numpy中完成。

跳绳对于现在的pow位：

In [36]: ll=range(100) 
In [53]: a=ll[0:20]  
In [54]: b=ll[22:40] 
In [55]: c=ll[42:60]

有几种方法，我可以将这些成一个阵列;首先只是一个列表。

In [56]: len(list(itertools.chain(a,b,c))) 
Out[56]: 56

从该列表

In [57]: np.array(list(itertools.chain(a,b,c))) 
Out[57]: 
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5,...., 59])

fromiter阵列是快一点;

In [58]: np.fromiter(itertools.chain(a,b,c),int) 
Out[58]: 
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, ... 58, 59])

所以是concatenate - 它其输入转换为阵列和连接它们（默认为平坦的）：

In [59]: np.concatenate((a,b,c)) 
Out[59]: 
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, ... 52, 53, 54, 
     55, 56, 57, 58, 59])

这很容易在阵列

In [62]: 10**(la/100.) 
Out[62]: 
array([ 1.  , 1.02329299, 1.04712855, 1.07151931, 1.0964782 , 
     1.12201845, 1.14815362, 1.17489755, 1.20226443, 1.23026877, 
     ... 
     3.4673685 , 3.54813389, 3.63078055, 3.71535229, 3.80189396, 
     3.89045145])

上执行pow计算由于数字已从文件中读入，并出现在列表p中，因此尝试通过使用基因组来节省内存没有太大意义要么。 chain在这里用作创建平面列表的一种方式。

如果文件中的所有行有相同数量的项目，它可能已经装载了np.loadtxt。结果将是一个2d数组。

你的所有子列表的长度都是80是否有81号的每一行，而你跳过第一？如果是这样，loadtxt阵列的形状将为(N,81)，并且您可以轻松地将第一个分割为[:, 1:]。

因为所有你链上的名单，你可以刚刚通过那些np.array无链的长度相同。

np.array((b1, b2, b3, b4, b5, b6))

会产生一个(6,80)形状的阵列。没有必要reshape - 除非你想要一个不同的。

来源

2016-04-14 21:05:06 hpaulj

如何将itertools.chain转换为numpy数组？

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