让 numpy.concatenate 返回正确的子类而不是普通的 ndarray
我有一个 numpy 数组子类，我希望能够连接它们。 将 numpy 导入为 np 类 BreakfastArray(np.ndarray): def __new__(cls, n=1): dtypes=[(“华夫饼”，在...
假设我有一个 Numpy 数组 n 个索引，其中前 n-2 表示一些计数索引，最后 2 个索引表示一个 MxM 方阵。我想初始化这个结构，这样它将...
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我有一个 (4,5) 的二维数组和另一个 (4,2) 形状的二维数组。第二个数组包含我需要从第一个数组中过滤掉的开始和结束索引，即我想对第一个数组进行切片...
我仍在掌握 jax 的最佳实践。我的广泛问题如下： 在 jax 中实现自定义数组创建例程的最佳实践是什么？ 例如，我想要...
以下片段： 将 numpy 导入为 np x = np.arange(25).reshape(5, 5) 打印（x.base） y = x[:2, [0, 2]] 打印（y.base） 输出 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 ...
我想知道是否有人对 nanobind 有深入的了解，用于将 ndarray 从 c++ 返回到 python。 我只是想返回一个给定大小的 ndarray，并用数据填充它。我不想管理...
我有一个零维 numpy 标量 s 和一个二维 numpy 矩阵 m。我想形成一个向量矩阵，其中 m 的所有元素都与 s 配对，如下例所示： 导入
我有一个 numpy 数组，通过 to_numpy() 函数从笨拙的数组转换而来，结果数组的数据类型为： dtype=[('phi', ' 我有一个 numpy 数组，通过 to_numpy() 函数从笨拙的数组转换而来，结果数组的数据类型为： dtype=[('phi', ' 我尝试了常规的 asdtype 函数，但我得到的只是错误 我相信你的问题与此相同：你有一些带有记录结构的尴尬数组， >>> array = ak.Array([{"phi": 1.1, "eta": 2.2}, {"phi": 3.3, "eta": 4.4}]) 当您使用 ak.to_numpy 进行转换时，它会将记录字段转换为 NumPy 结构化数组 字段： >>> ak.to_numpy(array) array([(1.1, 2.2), (3.3, 4.4)], dtype=[('phi', '<f8'), ('eta', '<f8')]) TensorFlow 和 PyTorch 等 ML 库希望特征向量不具有带名称的字段，而是相反是二维数组，其中第二维范围涵盖所有特征。如果所有 NumPy 结构化数组数据类型都相同，因为在本例中它们都是 <f8，您可以查看它： >>> ak.to_numpy(array).view("<f8").reshape(len(array), -1) array([[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]]) 但这不安全。例如，如果您的某些字段是 32 位而其他字段是 64 位，或者某些字段是整数而其他字段是浮点型，则 view 将重新解释内存，从而丢失数字的含义： >>> bad = np.array([(1, 2, 3.3), (4, 5, 6.6)], dtype=[("x", "<i4"), ("y", "<i4"), ("z", "<f8")]) >>> bad.view("<f8").reshape(len(bad), -1) array([[4.24399158e-314, 3.30000000e+000], [1.06099790e-313, 6.60000000e+000]]) （z的 3.3 和 6.6 被保留，但是 x 和 y 被合并到一个字段中，并且原始内存被解释为浮点数。） 相反，我们应该在 Awkward 中调整结构，它有工具可以完成这类事情，然后将其转换为 NumPy（并从那里转换为 TensorFlow 或 PyTorch）。 因此，我们从具有命名字段的记录数组开始： >>> array <Array [{phi: 1.1, eta: 2.2}, {...}] type='2 * {phi: float64, eta: float64}'> 我们希望命名字段消失并创建这些单独的数组。那是 ak.unzip. >>> ak.unzip(array) (<Array [1.1, 3.3] type='2 * float64'>, <Array [2.2, 4.4] type='2 * float64'>) （元组中的第一个来自 phi，第二个来自 eta。） 我们希望将每个字段的值一起放入机器学习模型的相同输入向量中。也就是说，1.1和2.2应该在向量[1.1, 2.2]中，并且3.3和4.4应该在向量[3.3, 4.4]中。这是该元组中数组的串联，但不是 axis=0 的串联，从而形成 [1.1, 3.3, 2.2, 4.4]；它必须是更高层axis=1中的串联。该轴尚不存在，但我们始终可以使用 np.newaxis. 制作长度为 1 的轴。 >>> ak.unzip(array[:, np.newaxis]) (<Array [[1.1], [3.3]] type='2 * 1 * float64'>, <Array [[2.2], [4.4]] type='2 * 1 * float64'>) 现在 ak.concatenate 与 axis=1 会将 [1.1] 和 [2.2] 连接成 [1.1, 2.2] 等 >>> ak.concatenate(ak.unzip(array[:, np.newaxis]), axis=1) <Array [[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]] type='2 * 2 * float64'> 最后，这里有一个单行代码，您可以将其传递给 TensorFlow，即使您的记录字段具有不同的 dtypes，它也能正常工作： >>> ak.to_numpy(ak.concatenate(ak.unzip(array[:, np.newaxis]), axis=1)) array([[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]]) 或者，实际上，也许您可以跳过 ak.to_numpy 并直接进入 ak.to_tensorflow。
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