itertools不将numpy int识别为Python 3.6上的有效输入

以这个代码为例：

import itertools as it
import numpy as np
data = ['a','b','c','d']
dw = np.array([1, 3], dtype=np.int64)
print(list(it.islice(data,dw[0],dw[1],1)))

在Python2.7上，它按预期打印

['b'，'c'，]

在Python 3.6上，它抛出一个异常：

ValueError: Stop argument for islice() must be None or an integer: 0 <= x <= sys.maxsize.

---

ValueError:islice（）的Stop参数必须为None或整数：0a
numpy。int64
显然不是
int

a, b = dw[0], dw[1]

类型（a）

isinstance（a，int）

Numpy文档
报告明确提到了这一点

警告

int_uu类型不是从Python 3下的int内置继承的，
因为int类型不再是固定宽度的整数类型

解决方案
还是裸体切片

data[dw[0]:dw[1]:1]

如果要保留类似
的islice
/
切片
-对象，请使用
np.s
：

slice = np.s_[dw[0]: dw[1]: 1]
data[slice]

['b', 'c']

由于
np.s\ucode>是一个
numpy
对象，它不介意
numpy
整数。
我不确定它是否是Python 3中的一个bug，但它的行为似乎自2.7以来发生了变化。如前所述，在py27下，
numpy.int32
或
numpy.int64
似乎是
int
的子类（取决于您使用的是32位还是64位的Python构建）；在py3下，类型不再相关（numpy有固定宽度的数字类型，python的
int
是可变宽度）

要求其参数是类型为PyLong（）的对象。具体来说，它调用，将Python对象转换为C
size\t
值。这个方法似乎要求它的参数实际上是一个Python
int
对象，因为它调用。我认为这个方法大致相当于Python的
isinstance（obj，int）
，这解释了py2和py3之间的行为差异

使用另一种更宽容的方法将参数强制转换为正整数值，称为。
这将检查其参数是否为
int
，如果不是，则返回到尝试调用其参数的方法；正如@MarkDickinson指出的，numpy的数值类型实现了这个方法，所以一切都很好。对于
itertools.islice
来说，这可能是一件更直观的事情。
这看起来像是
\uuuuuuu索引
魔术方法（numpy的整数已经实现了）的一个例子。我建议在跟踪器上提出一个问题，作为一个增强请求——islice接受任何实现
\uuuu index\uuu
常规切片的对象从来都不是问题<代码>列表（it.islice（data，np.s_dw[0]]）
仍然失败。要点是跳过创建一个
iterable
对象，并使用一个具有等效函数的
numpy
对象。
itertools
失败的原因在其他答案中有说明。因此，介绍性短语“如果你想保留一个切片状的对象”。i、 e.如果要在一堆不同的
列表中使用该切片，那么为什么不直接使用
slice（）
像
a=slice（dw[0]，dw[1]）；数据[a]
。因为当我尝试
slice（）
时，出现了一个完全不相关的错误，我假设它是相同的整数类型不匹配。哎呀<代码>np.s_[]
看起来还是不错，我想！那么为什么
itertools.islice
需要
int
s，而常规列表切片没有它们（例如
data[dw[0]]
）就可以了？@Chris\u Rands:常规列表切片和索引支持任何实现
\u index\u
方法的东西。NumPy整数类型实现了该方法。@MarkDickinson谢谢；这种设计有什么原因吗？为什么不让
islice
也支持使用
\uuuuu索引\uuuu
方法的任何东西呢？尽管考虑到转换到
int
有多么容易，也许没有真正的必要这么做。@Chris\u Rands:我认为这是bugs.python.org的问题。@MarkDickinson好的，有一个bug问题已经提出了（不是由我提出的），因为像索引或布尔比较这样的事情很好，这不应该被认为是一个bug吗？显然，更多的基本功能是以一种有效的方式实现的。@Khris我个人倾向于认为这是
islice
的一个缺点，是的。让
islice
使用任何以某种方式“数值”的参数（例如，包括基类型
np.integer
）似乎更明智。最简单的解决方法是使用类型转换：
int（dw[0]），int（dw[1]）
即使在它工作的地方，py2.7，使用数组而不是列表会更慢。正是那种让我讨厌Python的东西。
print(list(it.islice(data, int(dw[0]) , int(dw[1]), 1)))

data[dw[0]:dw[1]:1]

slice = np.s_[dw[0]: dw[1]: 1]
data[slice]

['b', 'c']