Автоматическое преобразование numpy dtypes в Python типы

Быстрый ответ

Если потребность сводится к быстрой конвертации типов данных из numpy в базовые типы Python, вы можете использовать метод .item() для индивидуальных элементов и метод .tolist() для массивов в совокупности. Для преобразования отдельного числа достаточно применить выражение np_int64_var.item(), которое вернёт соответствующий тип данных Python. Для приведения всего массива к списку Python подойдет вызов numpy_arr.tolist(), после чего каждый элемент массива преобразуется.

Пример для скалярного значения:

# Преобразуем целое число из numpy в целое число Python
python_int = np.int64(10).item()  # Вернет 10 в качестве целого числа Python

Пример для массива:

# Массив из numpy преобразуем в список Python
python_list = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64).tolist()  # Получим [1, 2, 3] в формате списка Python

Преодоление нестандартных случаев

В процессе преобразований у вас могут возникнуть особые ситуации – преобразованные значения или более сложные случаи. Но не вздумайте беспокоиться: найдется решение каждой проблемы:

• Проверка перед преобразованием: Чтобы узнать, является ли значение скаляром numpy или уже принадлежит к типам Python, примените isinstance(val, np.generic).
• Функция numpy.asscalar(): Эта функция переводит массив из единичного элемента в соответствующий ему тип данных Python.
• Персонализированный навигатор по типам: Создайте собственную карту соответствия при помощи словаря, сгенерированного с помощью генераторов.

Пример проверки перед преобразованием:

import numpy as np
val = np.int64(10)
# Превращаемся в подводника только после проверки глубины воды
if isinstance(val, np.generic):
    val = val.item()  # Производим преобразование только в случае, если val – это тип данных из NumPy

Развивайте навыки, применяя лучшие практики

Методы .tolist() и .item() невероятно полезны, однако рассмотрим их оптимальное использование в случае больших данных и сценариев, требующих высокой производительности.

• Обдуманное использование tolist(): Метод tolist() идеально подходит как для скаляров, так и для массивов, но с большими объёмами данных следует обращаться к нему осторожнее из-за вопросов производительности.
• В помощь придут лямбда-функции: Составление лямбда-функций позволяет эффективно работать как с отдельными числами, так и с массивами.

Пример лямбда-функции, помогающей при преобразовании:

# Делаем свою жизнь проще
to_python_type = lambda x: x.tolist() if isinstance(x, np.ndarray) else x.item()

Визуализация

Визуализация преобразования между типами данных numpy и стандартными типами Python – источник истинного удовольствия:

Наборы данных NumPy (🧬): [np.int32, np.float64, np.bool_]
Типы Python (🐍): [int, float, bool]

Табличное представление преобразования из 🧬 в 🐍:

| Тип данных NumPy | ➡️  | Тип Python  |
| ----------------- | --- | ----------- |
| `np.int32`        | ➡️  | `int`       |
| `np.float64`      | ➡️  | `float`     |
| `np.bool_`        | ➡️  | `bool`      |

Волшебство преобразования типов данных Numpy в стандартные типы Python на самом деле поражает воображение.

Лабиринт методов: Какой выбрать и когда?

Выбор конкретного метода преобразования зависит от контекста:

• Отдельные скалярные значения: .item() является наилучшим выбором для преобразования единичных скаляров numpy.
• Полные массивы: Если вам необходимо преобразовать массив в список, используйте .tolist().
• Большие массивы: В случае работы с большими массивами подумайте о пошаговых методах преобразования или потоковых методиках, чтобы избежать переполнения памяти.

Пример функции для пошагового преобразования больших массивов:

def chunked_to_list(numpy_arr, chunk_size=100000):
    """Resize numpy array into a list in chunks.
    How can you eat an elephant? Piece by piece!
    """
    return sum((numpy_arr[i:i+chunk_size].tolist() for i in range(0, len(numpy_arr), chunk_size)), [])

Понимание соответствий

Важно понимать, как типы данных NumPy соотносятся с типами данных Python, чтобы избежать ошибок при конвертации и не только.

• Потеря точности: Держите в уме вероятную потерю точности из-за более высокой точности некоторых типов данных NumPy.
• Неточное соответствие: Некоторые типы данных NumPy не имеют прямых аналогов в Python. В таких случаях выбирайте наиболее подходящее соответствие.

Для создания ваших собственных карт соответствия между типами данных NumPy и Python вы можете использовать следующий фрагмент кода:

# Словно переводить иностранную речь на понятный язык!
dtypes_mapping = {dtype: np.zeros(1, dtype).tolist()[0].__class__ for dtype in np.sctypes['others']}

Полезные материалы

1. Data type objects (dtype) — NumPy v1.26 Manual — Погрузитесь шаг за шагом в руководство по dtype, созданное авторами NumPy.
2. Built-in Types — Python 3.12.2 documentation — Материал по встроенным типам данных, которые заслуженно гордятся в Python.
3. Basic Data Types in Python – Real Python — Изучите подробности использования типов данных Python под присмотром наших экспертов.
4. GitHub – numpy/numpy: The fundamental package for scientific computing with Python. — Изучите вдоль и поперек проект NumPy, используя для этого исходный код и возможности коллаборации.
5. Reducing NumPy memory usage with lossless compression — Научитесь грамотно управлять расходом памяти, чтобы сохранить её для истинно важных задач.