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uint32のndarrayをuint8に変換

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やったこと

入力となるuint32型のndarrayを、uint8に分割したかったので以下ようなコードを書きました。
実行すると、変数bに求めている結果が格納されます。

a = np.random.randint(100, 1000, (4, 3), dtype=np.uint32)
b = np.frombuffer(a.tobytes(), dtype=np.uint8).reshape([4, 3, 4])

実現したいこと

もっと、スマートな書き方などあるのでしょうか?
tobytesの時点で無駄なメモリのコピーが発生していたりと、改善の余地はあるとは思っております。

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回答 1

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+1

numpy配列はbytes-likeなので、tobytes()は省略して

b = np.frombuffer(a, dtype=np.uint8).reshape([4, 3, 4])

とも書けます。ただし、内部的には同じか、へたするとかえって遅くなる程度ですね。

質問文のやり方はnumpyを使うのであれば最良に近いと思います。同じメモリ領域を読み替えたりするのは難しいので、そこは諦めるのが前提になります。

追記

すみません、viewで型指定すればできそうです。ただしread-onlyになりそう。

>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randint(100, 1000, (4, 3), dtype=np.uint32)
>>> b = np.frombuffer(a.tobytes(), dtype=np.uint8).reshape([4, 3, 4])
>>> b
array([[[ 67,   1,   0,   0],
        [148,   1,   0,   0],
        [242,   1,   0,   0]],

       [[ 55,   1,   0,   0],
        [138,   0,   0,   0],
        [ 80,   3,   0,   0]],

       [[ 66,   1,   0,   0],
        [ 71,   3,   0,   0],
        [100,   0,   0,   0]],

       [[  3,   3,   0,   0],
        [ 84,   3,   0,   0],
        [134,   2,   0,   0]]], dtype=uint8)
>>> b2 = a.view(np.uint8).reshape(4, 3, 4)
>>> b2
array([[[ 67,   1,   0,   0],
        [148,   1,   0,   0],
        [242,   1,   0,   0]],

       [[ 55,   1,   0,   0],
        [138,   0,   0,   0],
        [ 80,   3,   0,   0]],

       [[ 66,   1,   0,   0],
        [ 71,   3,   0,   0],
        [100,   0,   0,   0]],

       [[  3,   3,   0,   0],
        [ 84,   3,   0,   0],
        [134,   2,   0,   0]]], dtype=uint8)
>>> (b == b2).all()
True

https://stackoverflow.com/questions/4389517/in-place-type-conversion-of-a-numpy-array

リファレンスにはけっこう怖い記述があるので、必ずしもいい方法ではないかもしれません。

For a.view(some_dtype), if some_dtype has a different number of bytes per entry than the previous dtype (for example, converting a regular array to a structured array), then the behavior of the view cannot be predicted just from the superficial appearance of a (shown by print(a)). It also depends on exactly how a is stored in memory. Therefore if a is C-ordered versus fortran-ordered, versus defined as a slice or transpose, etc., the view may give different results.

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.view.html

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  • 2019/08/22 19:18

    ありがとうございました。
    参考になりました。

    キャンセル

  • 2019/08/22 19:30

    追記に書きましたが、やるやり方はありそうです。

    キャンセル

  • 2019/08/22 20:08

    ああ、でもなんかこの方法は問題含みかもしれません。おすすめはしません。

    キャンセル

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