numpy intを別のnumpy配列でfloatに変換するにはどうすればよいですか？

Question

私は How to merge two large numpy arrays if slicing doesn't resolve memory error?

スライスがnumpy.multiplyのための作業ですが、で浮くようにnumpyのint型に変換する方法と思わないし、次のようにそれを処理するためにスライスを使用しようとすると、numpyのメモリエラーの問題の膨大なデータを持っている スライシング。続き はサンプルです：

images = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 
images[0:5] = images[0:5].astype(numpy.float32) 
print type(images[0]) 
images = images.astype(numpy.float32) 
print type(images[0]) 

<type 'numpy.int32'> 
<type 'numpy.float32'> 

私はimages.astype（numpy.float32）を使用すると、私は（DTYPEが同じである）メモリエラーを得ました。 ターゲットメモリが小さすぎます。疎な行列を使用するのは難しいかもしれません。

ご意見ありがとうございました...！

Answer 1

スライスのdtypeは変更できません。あなたは

images[0:5] = images[0:5].astype(numpy.float32) 

images[0:5].astype(numpy.float32)を行うと、あなたのスライスのfloatコピーが作成されますが、imagesはdtypeintであるためimagesスライスに割り当てられたときに結果がintに変換されます。そして、あなたが必要となるものは何でも保存し、

copied_slice = images[0:5].astype(numpy.float32) 

は、あなたのデータのこの小さな部分に必要なすべての計算を行います。あなたは何ができるか

はあなたのスライスの一時的なコピーを作成し、フロートに変換されます次の（コピーして変換した）スライスに移動します。