Python3中cvxopt.matrix和numpy.array之间的转换

Question

Python: Python3.2 CVXOPT: 1.1.5 NumPy: 1.6.1

我阅读了http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/examples/tutorial/numpy.html

import cvxopt
import numpy as np
cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))

我获得了

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: non-numeric element in list

通过np.array(cvxopt.matrix([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))，我得到了：

array([[b'\x07', b'\n'],
   [b'\x08', b'\x0b'],
   [b'\t', b'\x0c']], 
  dtype='|S8')

- updogliu

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我认为这是一个漏洞。你的代码在Python 2.7中运行良好（如你提到的教程所述）。我建议你去cvxopt讨论论坛提问（http://groups.google.com/forum/?fromgroups#!forum/cvxopt）。 - Vicent

当调用numpy.array时，您可以尝试强制使用dtype=float。 - Pierre GM

@PierreGM 刚刚尝试了一下，不起作用 :-( . - updogliu

Answer 1

截至目前，当使用cvxopt == 1.2.6和numpy == 1.21.2时：

import cvxopt
import numpy as np

matrix = cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))
print(matrix)

生成输出：

[  7   8   9]
[ 10  11  12]

print(repr(matrix))的输出结果：

<2x3 matrix, tc='i'>

并且print(type(matrix)) 显示：

<class 'cvxopt.base.matrix'>

由于起始的numpy数组包含整数，因此生成的矩阵具有整数类型(即'i')。如果使用double作为起始值，则会得到'd'类型。

- 0 _

Answer 2

虽然这个问题还没有被修复，但我们可以采用一个简单的解决方法：

cvxopt.matrix(nparray)

是

cvxopt.matrix(nparray.T.tolist())

对于相反的方向，这更加困难。如果你期望一个 int 数组，

np.vectorize(lambda x: int.from_bytes(x, 'big'))(np.array(cvxoptmat).T)

对于双数组：

import struct
np.vectorize(lambda x: struct.unpack('d', x))(np.array(cvxoptmat).T)

- Roman Shapovalov

Answer 3

请查看我在cvxopt讨论论坛上发布的修补后的dense.c文件(https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/cvxopt/9jWnkbJvk54)。使用这个版本重新编译，你就可以将np数组转换为密集矩阵。我认为对于稀疏矩阵也需要类似的修改，但是由于我不需要它们，所以我将把这个工作交给开发人员。

- Dallas

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修补后的dense.c仅在从numpy.array转换为cvxopt.matrix时有效，反之则无效。 - user1069152