Python 如何将元组列表复制到共享内存中现有的numpy数组

我在共享内存中有一个结构化的numpy数组，这只是高维数组的一个“层”

我有一个元组列表，我想把它们的值复制到这个（子）数组中

我发现了如何从元组列表中创建一个新的numpy结构化数组。 但我不知道如何将这个元组列表转换为现有的numpy（sub）数组。 当然，尺寸已经匹配了

当然，我可以在Python for循环中复制elementwise，但这似乎效率非常低。我希望循环在C++中完成，这是NUMPY的基础。

解释：我的数组在共享内存中的原因是，我把它当作一个普通的数据结构，用C++进程，用互斥信号量来保护。 我的元组列表如下所示：

[(25141156064, 5.3647, 221.32287846), (25141157138, 5.3647, 73.70348602), (25141155120, 5.3646, 27.77147382), (25141160388, 5.3643, 55.5000024), (25141160943, 5.3636, 166.49511561), (25141154452, 5.3578, 92), (25141154824, 5.3539, 37.22246003), (25141155187, 5.3504, 37.22246003), (25141157611, 5.34, 915), (25141157598, 5.3329, 1047.32982582), (25140831246, 5.3053, 915), (25141165780, 5.2915, 2000), (25141165781, 5.2512, 2000), (25140818946, 5.2483, 915), (25138992274, 5.1688, 458), (25121724934, 5.1542, 458), (25121034787, 4.8993, 3.47518861), (24402133353, 2.35, 341), (24859679064, 0.8, 1931.25), (24046377720, 0.5, 100), (25141166091, 5.3783, -650.51242432), (25141165779, 5.3784, -1794.28608778), (25141157632, 5.3814, -2000), (25141157601, 5.3836, -2000), (25141164181, 5.3846, -499.65636506), (25141164476, 5.4025, -91), (25141157766, 5.4026, -634.80061236), (25141153364, 5.4034, -2000), (25141107806, 5.4035, -1601.88882309), (25141157694, 5.4136, -1047.32982582), (25141148874, 5.4278, -266), (25141078136, 5.4279, -48.4864096), (25141165317, 5.4283, -2000), (25141097109, 5.4284, -914), (25141110492, 5.4344, -774.75614589), (25141110970, 5.4502, -928.32048159), (25141166045, 5.4527, -2000), (25141166041, 5.493, -2000), (25139832350, 5.5, -10.2273)]

我的numpy数组包含的元素定义如下：

Id = np.uint64
Price = np.float64
Amount = np.float64

Quotation = np.dtype ([
    ('id', Id),
    ('price', Price),
    ('amount', Amount),
])

self._contents = np.ndarray (
    shape = (
        maxNrOfMarkets,
        maxNrOfItemKindsPerMarket,
        maxNrOfQuotationsPerItemKind
    )

    dtype = Quotation,
    buffer = self.sharedMemory.buf,
    offset = offset
)

---

如果阵列没有共享内存的支持，您也可以这样做。只需确保正确同步访问即可

your_array[:] = your_list

---

假设您有一个

数组

（列表长度、元组长度）

这就是你要找的吗

my_sub_array[:] = my_list_of_tuples

例如：

my_sub_array = np.zeros((5, 3))
my_list_of_tuples = [(i, i + 1, i + 2) for i in range(5)]

my_sub_array
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

my_sub_array[:] = my_list_of_tuples

my_sub_array
array([[0., 1., 2.],
       [1., 2., 3.],
       [2., 3., 4.],
       [3., 4., 5.],
       [4., 5., 6.]])

---

你能举个例子吗？你的

元组的
列表是什么样子的？3.8标签是什么？你真的在3.8上吗？3.8甚至还没有推出，所以你必须使用alpha构建或其他东西。我使用3.8，因为它是第一个正确支持共享内存和信号量组合的版本。到目前为止，它一直很有魅力，非常开心！（将multiprocessing.shared_内存作为sm导入）