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食人魔的数据类型是可以指定的吗?

array-broadcasting memory numpy python

benjimin · 技术社区 · 7 年前

numpy ,为什么 ogrid int64 后果

int64 由于内存限制(当输出组件稍后一起广播时,内存限制发挥作用)。是否有比事后重铸更好的替代方案:

y, x = np.ogrid[:9000,:9000]
y = y.astype(np.int16)
x = x.astype(np.int16)

对于大多数其他numpy呼叫,更清洁的解决方案是使用 dtype=... 可选参数,但 奥格里德 不是作为函数调用的。相反,它似乎可以与像 a+b ,除了那些通常有其他选择,如 np.add(a,b,dtype=np.int8)

2 回复 | 直到 7 年前

hpaulj 7 年前

您可以使用生成相同的形状 ix_

In [476]: np.ix_(np.arange(5,dtype=float),np.arange(5,dtype=np.int16))
Out[476]: 
(array([[ 0.],
        [ 1.],
        [ 2.],
        [ 3.],
        [ 4.]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]], dtype=int16))
In [477]: np.ogrid[:5,:5]
Out[477]: 
[array([[0],
        [1],
        [2],
        [3],
        [4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]])]

meshgrid 也:

In [488]: np.meshgrid(np.arange(5, dtype=float), np.arange(5, dtype=np.int16), sparse=True, indexing='ij')
Out[488]: 
[array([[ 0.],
        [ 1.],
        [ 2.],
        [ 3.],
        [ 4.]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]], dtype=int16)]

benjimin 7 年前

np.newaxis 更直接地说:

y = np.arange(9000, dtype=np.int16)[:,None]
x = np.arange(9000, dtype=np.int16)[None,:]

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