Python 带列表生成器的numpy fromiter 将numpy导入为np def gen_c（）： c=np.one（5，dtype=int） j=0 t=10 而j

您只能使用创建一维数组（而不是二维数组），如-

numpy.fromiter（iterable，dtype，count=-1）

从iterable对象创建新的一维数组

您可以做的一件事是将生成器函数转换为从

c

中输出单个值，然后从中创建1D数组，然后将其重塑为

（-1,5）

。范例-

import numpy as np
def gen_c():
    c = np.ones(5, dtype=int)
    j = 0
    t = 10
    while j < t:
        c[0] = j
        yield c.tolist()
        j += 1 

# What I did:
# res = np.array(list(gen_c())) <-- useless allocation of memory

# this line is what I'd like to do and it's killing me
res = np.fromiter(gen_c(), dtype=int) # dtype=list ?

将numpy导入为np
def gen_c（）：
c=np.one（5，dtype=int）
j=0
t=10
而j

演示-

import numpy as np
def gen_c():
    c = np.ones(5, dtype=int)
    j = 0
    t = 10
    while j < t:
        c[0] = j
        for i in c:
            yield i
        j += 1

np.fromiter(gen_c(),dtype=int).reshape((-1,5))

[5]中的

：%粘贴
将numpy作为np导入
def gen_c（）：
c=np.one（5，dtype=int）
j=0
t=10
而j

正如文档中建议的那样，只接受一维可伸缩性。 您可以使用先展平iterable，然后

np.reformate（）

将其恢复原状：

In [5]: %paste
import numpy as np
def gen_c():
    c = np.ones(5, dtype=int)
    j = 0
    t = 10
    while j < t:
        c[0] = j
        for i in c:
            yield i
        j += 1

np.fromiter(gen_c(),dtype=int).reshape((-1,5))

## -- End pasted text --
Out[5]:
array([[0, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 1, 1, 1, 1],
       [3, 1, 1, 1, 1],
       [4, 1, 1, 1, 1],
       [5, 1, 1, 1, 1],
       [6, 1, 1, 1, 1],
       [7, 1, 1, 1, 1],
       [8, 1, 1, 1, 1],
       [9, 1, 1, 1, 1]])

演示：

---

仅在Python3.6上测试，但也应与Python2一起使用。

再次感谢！你回答了我所有的两个问题：DAlways很高兴能帮忙！：-）PS：事实上，在我的情况下，这个解决方案（我不是说你的，我是说我的）并没有提高性能……是的，因为

c.tolist（）

比循环

c

并产生每个值要快得多

import itertools
import numpy as np

def fromiter2d(it, dtype):

    # clone the iterator to get its length
    it, it2 = itertools.tee(it)
    length = sum(1 for _ in it2)

    flattened = itertools.chain.from_iterable(it)
    array_1d = np.fromiter(flattened, dtype)
    array_2d = np.reshape(array_1d, (length, -1))
    return array_2d

>>> iter2d = (range(i, i + 4) for i in range(0, 12, 4))

>>> from_2d_iter(iter2d, int)
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])