Spec-Zone.ru › NumPy 1.17

numpy.lib.Arrayterator

class numpy.lib.Arrayterator(var, buf_size=None) [source]

Буферизованный итератор для больших массивов.

Arrayterator создаёт буферизованный итератор для чтения больших массивов небольшими смежными блоками. Класс полезен для объектов, хранящихся в файловой системе. Он позволяет итерироваться по объекту *без* чтения всего в память; вместо этого небольшие блоки считываются и обрабатываются.

Arrayterator может использоваться с любым объектом, поддерживающим многомерные срезы. Это включает массивы NumPy, но также и переменные из Scientific.IO.NetCDF или pynetcdf, например.

Параметры:
var : array_like

Объект для итерирования.

buf_size : int, optional

Размер буфера. Если buf_size указан, максимальное количество данных, которое будет считано в память, составляет buf_size элементов. По умолчанию None, что будет читать столько элементов, сколько возможно в память.

См. также

ndenumerate
Многомерный итератор массивов.
flatiter
Плоский итератор массивов.
memmap
Создание отображения в памяти на массив, хранящийся в двоичном файле на диске.

Примечания

Алгоритм работает, сначала определяя «текущую размерность», по которой будут извлекаться блоки. При заданном массиве измерений (d1, d2, ..., dn), например, если buf_size меньше d1, будет использоваться первая размерность. Если, с другой стороны, d1 < buf_size < d1*d2, будет использоваться вторая размерность, и так далее. Блоки извлекаются по этой размерности, а когда возвращается последний блок, процесс продолжается от следующей размерности, пока все элементы не будут прочитаны.

Примеры

>>> a = np.arange(3 * 4 * 5 * 6).reshape(3, 4, 5, 6)
>>> a_itor = np.lib.Arrayterator(a, 2)
>>> a_itor.shape
(3, 4, 5, 6)

Теперь мы можем итерироваться по a_itor, и он будет возвращать массивы размером два. Поскольку buf_size было меньше любой размерности, сначала будет итерироваться по первой размерности:

>>> for subarr in a_itor:
...     if not subarr.all():
...         print(subarr, subarr.shape) # doctest: +SKIP
>>> # [[[[0 1]]]] (1, 1, 1, 2)
Атрибуты:
var
buf_size
start
stop
step
shape

Форма массива, по которому будет производиться итерирование.

flat

Одномерный плоский итератор для объектов Arrayterator.

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.17.0/reference/generated/numpy.lib.Arrayterator.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API