numpy數組與mpz/mpfr值

我想要一個具有mpz/mpfr值的numpy數組。因爲我的代碼：numpy數組與mpz/mpfr值

import numpy as np 
import gmpy2 
A=np.ones((5,5)); 
print A/gmpy2.mpfr(1);

產生：

RuntimeWarning: invalid value encountered in divide 
    print A/gmpy2.mpfr(1); 
[[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0] 
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0] 
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0] 
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0] 
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]]

這是我能理解是轉換gmpy MPFR到NumPy的float64是不可能的。那麼我怎樣才能首先獲得一個具有mpfr值的numpy數組呢？

謝謝。

來源

2013-03-09 Cupitor

你需要用dtype=object創建你的數組，然後你可以在你的數組中使用任何python類型。我沒有安裝gmpy2，但下面的例子應該顯示它是如何工作的：

In [3]: a = np.ones((5, 5), dtype=object) 

In [5]: import fractions 

In [6]: a *= fractions.Fraction(3, 4) 

In [7]: a 
Out[7]: 
array([[3/4, 3/4, 3/4, 3/4, 3/4], 
     [3/4, 3/4, 3/4, 3/4, 3/4], 
     [3/4, 3/4, 3/4, 3/4, 3/4], 
     [3/4, 3/4, 3/4, 3/4, 3/4], 
     [3/4, 3/4, 3/4, 3/4, 3/4]], dtype=object)

具有dtype=object一個numpy的陣列可以是liitle誤導，因爲強大的numpy的機器，使操作超標準dtypes快，現在由默認對象的蟒蛇運營商的照顧，這意味着速度不會存在了：

In [12]: b = np.ones((5, 5)) * 0.75 

In [13]: %timeit np.sum(a) 
1000 loops, best of 3: 1.25 ms per loop 

In [14]: %timeit np.sum(b) 
10000 loops, best of 3: 23.9 us per loop

來源

2013-03-09 05:55:49 Jaime

然後'fractions.Fraction'不是一個特別快的類。我想知道原生Numpy數組和一個'mpfr'數組之間的速度增量，看作'mpfr'是一個相對低級別的C封裝類。 – nneonneo 2013-03-09 07:19:20

@nneonneo我認爲問題不在於操作的速度，而在於Python函數調用涉及到每一個函數調用，而其他numpy dtypes不會發生這種情況。 – Jaime 2013-03-09 07:31:25

是的，有Python函數調用，但對於在C中實現的類，這些調用的開銷可能很小。 'Fraction'是用純Python實現的，所以每次調用都是很多字節碼指令。 – nneonneo 2013-03-09 07:33:50

我相信這是在兩個庫中的一個錯誤。我也相信它是固定的。

輸入：

import sys 
import numpy as np 
import gmpy2 

print(sys.version) 
print(np.__version__) 
print(gmpy2.version) 

A=np.ones((5,5)); 
print(A/gmpy2.mpfr(1))

輸出：

3.4.2 (v3.4.2:ab2c023a9432, Oct 6 2014, 22:15:05) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] 
1.9.1 
2.0.5 
[[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] 
[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] 
[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] 
[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')] 
[mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0') mpfr('1.0')]]

要麼numpy的沒有正確地說，做什麼，當它遇到一個未知類型，或gmpy2沒有說明如何獲得除以東西（__rdiv__）。

除非您打算覆蓋其元素，否則沒有必要指定的dtype。像乘法這樣的運算會產生一個新的ndarray，Numpy會計算出使用什麼dtype。

來源

2015-07-04 00:35:02 leewz

numpy數組與mpz/mpfr值

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