Использовать массив NumPy в качестве ключа в Numba TypedDict

Я пытаюсь изменить класс для использования Numba @jitclass, и часть этого класса должна сопоставлять массивы NumPy со значениями int с помощью словаря. Я использовал метод tobytes массивов в качестве ключа, но этот метод не поддерживается в Numba. Есть ли какой-либо способ, совместимый с Numba, для ввода словаря с массивами NumPy? Строковый метод для массивов также не поддерживается в Numba.


python numpy numba
person Zachary Matson    schedule 18.04.2020    source источник
comment
Покажите нам проверенный вами код, который Numba отклоняет.   -  person J_H    schedule 18.04.2020
comment
У меня действительно нет подходящего кода для публикации, который, к сожалению, говорит больше, чем исходный пост, но немного теряет то, что нужно попробовать   -  person Zachary Matson    schedule 19.04.2020

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если ваши массивы NumPy не меняют адреса памяти, вы можете создать ключ на основе указателей на их адрес памяти. Обратите внимание, что это применимо только в том случае, если массив должен быть изменен на месте:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(3)
>>> arr
array([0, 1, 2])
>>> ptr, _ = arr.__array_interface__['data']
>>> ptr
140556718588416
>>> dct = {ptr: arr}
>>> dct[ptr]
array([0, 1, 2])
>>> arr += 10
>>> dct[ptr]
array([10, 11, 12])
>>> arr[...] = 0
>>> dct[ptr]
array([0, 0, 0])

Но если вы действительно измените место в памяти массива, вы столкнетесь с ошибками:

>>> arr = np.ones_like(arr)
>>> arr
array([1, 1, 1])
>>> dct[ptr] # oops!
array([0, 0, 0])
person Matt Eding    schedule 18.04.2020

arrow_upward
0
arrow_downward

Без такой большой информации я бы предложил сначала сопоставить ваши массивы с промежуточным словарем, например:

list_of_arrays = [arr1, arr2, arr3]
intermediate_dict = {x:y for x,y in enumerate(list_of_arrays)}

а затем, после того, как вы закончите, объедините этот дискреционный словарь с полученным словарем, чтобы получить необходимую информацию.

person Ralvi Isufaj    schedule 18.04.2020