generator转array
时间: 2023-11-11 12:07:03 浏览: 23
如果你是指Python中的生成器(generator)转换成数组(array),可以使用以下方法:
1. 使用list()函数将生成器转换成列表
```python
my_generator = (x**2 for x in range(5))
my_array = list(my_generator)
print(my_array) # [0, 1, 4, 9, 16]
```
2. 使用numpy库中的fromiter()函数将生成器转换成数组
```python
import numpy as np
my_generator = (x**2 for x in range(5))
my_array = np.fromiter(my_generator, dtype=int)
print(my_array) # [ 0 1 4 9 16]
```
请注意,如果生成器中包含大量数据,转换成列表或数组可能会占用大量内存。因此,如果可能,请尽可能使用生成器而不是列表或数组来处理数据。
相关问题
from datagenerator import DataGenerator_seq
这行代码导入了一个名为 `DataGenerator_seq` 的自定义数据生成器。自定义数据生成器是 Keras 中一种非常有用的工具,可以帮助我们在训练神经网络时动态地生成训练数据,从而避免将所有数据都加载到内存中,减少内存的占用和提高训练效率。
自定义数据生成器需要继承 `keras.utils.Sequence` 类,并实现 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法,用于生成数据和计算数据长度。例如:
```python
from keras.utils import Sequence
class DataGenerator(Sequence):
def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
self.x, self.y = x_set, y_set
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)
def __getitem__(self, idx):
batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
return np.array([
resize(imread(file_name), (200, 200, 3))
for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)
```
其中,`x_set` 和 `y_set` 是输入和输出的数据集,`batch_size` 是每个批次的数据量。在 `__len__` 方法中,我们计算了数据集的长度,以便计算每个 epoch 中需要生成多少个批次的数据。在 `__getitem__` 方法中,我们根据当前批次的索引和批次大小,从数据集中获取一批数据,并将其转换为模型需要的输入和输出格式。
使用自定义数据生成器时,可以将其传递给 `fit_generator` 函数,例如:
```python
train_gen = DataGenerator(train_x, train_y, batch_size=32)
val_gen = DataGenerator(val_x, val_y, batch_size=32)
model.fit_generator(generator=train_gen, epochs=10, validation_data=val_gen)
```
这样就可以在训练过程中动态地生成训练数据和验证数据,从而实现更高效的训练。
np.random.Generator怎么用
`np.random.Generator` 是 NumPy 1.17.0 版本中引入的随机数生成器类,用于生成高质量的伪随机数。下面是使用 `np.random.Generator` 的一些示例:
1. 创建随机数生成器对象:
```python
import numpy as np
rng = np.random.default_rng() # 创建随机数生成器对象
```
2. 生成随机整数:
```python
rng.integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64)
```
其中,`low` 表示随机数的下界(包含),`high` 表示随机数的上界(不包含),`size` 表示生成的随机数的形状,`dtype` 表示生成的随机数的数据类型。示例:
```python
>>> rng.integers(1, 10, size=(3, 4))
array([[9, 4, 1, 4],
[3, 1, 2, 5],
[2, 5, 8, 9]], dtype=int64)
```
3. 生成随机浮点数:
```python
rng.random(size=None, dtype=np.float64)
```
其中,`size` 表示生成的随机数的形状,`dtype` 表示生成的随机数的数据类型。示例:
```python
>>> rng.random(size=(2, 3))
array([[0.36757827, 0.69601297, 0.24867914],
[0.60505938, 0.34184753, 0.70907298]])
```
还有其他更多的方法可以使用,具体可以参考官方文档:https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generator.html
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