在Python 3中将映射对象转换为NumPy数组

Question

在Python 2中，我可以做如下操作：

import numpy as np    
f = lambda x: x**2
seq = map(f, xrange(5))
seq = np.array(seq)
print seq
# prints: [ 0  1  4  9 16]

在Python 3中它不再起作用：

import numpy as np    
f = lambda x: x**2
seq = map(f, range(5))
seq = np.array(seq)
print(seq)
# prints: <map object at 0x10341e310>

我该如何获得旧的行为（将map函数的结果转换为numpy数组）？

编辑：正如@jonrsharpe在他的答案中指出的那样，如果我首先将seq转换为列表，这个问题就可以解决：

seq = np.array(list(seq))

但我更希望避免对list进行额外的调用。

- btel

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我其实知道list的解决方案，但我想要一个直接的解决方案。 - btel

不要先转换为 list。我忘了提醒。 - btel

Answer 1

除了@jonrsharpe已经指出的有效解决方案之外，还有另一种选择，即使用np.fromiter：

>>> import numpy as np    
>>> f = lambda x: x**2
>>> seq = map(f, range(5))
>>> np.fromiter(seq, dtype=np.int)
array([ 0,  1,  4,  9, 16])

- Oliver W.

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fromiter 的示例基本上是这样的：np.fromiter((x*x for x in range(5)),int)。 - hpaulj

Answer 2

虽然你把它称为seq，但Python 3中的map对象不是一个序列（它是一个迭代器，请参见Python 3中的新内容）。numpy.array需要一个序列以便可以确定长度并保留适当数量的内存；它不会使用迭代器。例如，支持大多数序列操作的range对象可以直接传递；

seq = np.array(range(5))
print(seq)
# prints: [0 1 2 3 4]

如您所知，要恢复先前的行为，您可以明确地将 map 对象转换回序列（例如列表或元组）：

seq = np.array(list(seq))  # should probably change the name!

然而，正如文档所述：

一个快速的解决方案是在map()周围包装list()，例如list(map(...))，但更好的解决方案通常是使用列表推导式（特别是当原始代码使用lambda时）

因此，另一个选项是：

seq = [f(x) for x in range(5)]

或者仅仅：

seq = [x**2 for x in range(5)]

或者，从一开始就实际使用numpy：

import numpy as np    
arr = np.arange(5)
arr **= 2
print(arr)
# prints [ 0  1  4  9 16] in 2.x and 3.x

- jonrsharpe

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@btel 不会，np.array 不会消耗迭代器。你需要提前获得完整的列表，以便可以预留适当的内存空间。 - jonrsharpe