numpy: Nasıl bir dizi türü hızlı bir şekilde dönüştürmek için

Question

Çok verimli olmayan numpy dizilerin astype() yöntemini buluyorum. 3 milyon Uint8 noktasını içeren bir dizim var. 3x3 matrisiyle çarpmak 2 saniye sürüyor, ancak sonucu uint16'dan uint8'e çevirmek bir saniye daha sürüyor. Daha doğrusu

:

print time.clock() 
    imgarray = np.dot(imgarray, M)/255 
    print time.clock() 
    imgarray = imgarray.clip(0, 255) 
    print time.clock() 
    imgarray = imgarray.astype('B') 
    print time.clock() 

iççarpım ve ölçekleme 2 sn
kırpma 200 milisaniye tür dönüştürmesi 1 sn

diğer operasyonlar için gerekli süreyi göz önüne alındığında, astype beklenebilir alır götürür alır daha hızlı olmak için. Yazı tipi dönüştürme işleminin daha hızlı bir yolu var mı, yoksa bu tür dönüşümleri tahmin ederken bu kadar zor olmamalı mıyım?

Düzenleme: hedefi imgarray = imgarray.astype('B') kullandığınızda, belirtilen türe döküm dizinin bir kopyasını almak bir dosya

Answer 1

son 8 bitlik dizi kurtarmaktır. Yeni tahsis edilmiş diziye işaret etmek için imgarray'ı hemen çevirdiğinizde, bu fazladan bellek ayırma gerektirir.

imgarray.view('uint8') kullanırsanız, dizinin görünümünü elde edersiniz. Bu, imgarray.dtype yerine uint8 olarak yorumlanması dışında aynı verileri kullanır. (np.dot bir uint32 dizi döndürür, böylece np.dot sonra imgarray tip uint32 taşımaktadır.)

view kullanılarak sorun, ancak, bir 32 bit tamsayı 4 8-bit tamsayı olarak görülebilir olduğu sonucu ortaya çıkar, ve Sadece son 8 bitlik değerler hakkında dikkatli olun. Bu yüzden her 8th bitlik bir tam sayıya geçmemiz gerekiyor. Biz o dilimleme ile yapabilirsiniz:

In [37]: %timeit imgarray2 = imgarray.astype('B') 
10000 loops, best of 3: 107 us per loop 

In [39]: %timeit imgarray3 = imgarray.view('B')[:,::4] 
100000 loops, best of 3: 3.64 us per loop