如何从生成器对象构建一个 numpy 数组？

让我来说明问题:

>>> import numpy
>>> def gimme():
...   for x in xrange(10):
...     yield x
...
>>> gimme()
<generator object at 0x28a1758>
>>> list(gimme())
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> numpy.array(xrange(10))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> numpy.array(gimme())
array(<generator object at 0x28a1758>, dtype=object)
>>> numpy.array(list(gimme()))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

在本例中，gimme() 是我想将其输出转换为数组的生成器。但是，数组构造函数不会遍历生成器，它只是存储生成器本身。我想要的行为是来自 numpy.array(list(gimme()))，但我不想支付将中间列表和最终数组放在内存中的内存开销同时。有没有更节省空间的方法？

最佳答案

这个stackoverflow结果后面google了一下，发现有一个numpy.fromiter(data, dtype, count) .默认的 count=-1 从可迭代对象中获取所有元素。它需要明确设置 dtype。就我而言，这很有效:

numpy.fromiter(something.generate(from_this_input), float)

https://stackoverflow.com/questions/367565/