是否可以從指向 memory 中相同 object 的數據創建 numpy 數組

Question

假設我們有兩個類型為 numpy.float32 的標量：

a
 >>>1.0
type(a)
 >>><class 'numpy.float32'>
b
 >>>2.0
type(b)
 >>><class 'numpy.float32'>

我正在嘗試從列表（[a，b，a，a，b，b，b，a，b，b，a，a，a，b，b，a，a]）創建一個 numpy 數組。

我的問題是，我們可以讓這個數組將其標量指向 memory 中的相同 object 嗎？ 而不是按其形狀的步幅復制它們？

我有一個很長的數組，例如 shape(1,30000)，它由一些按不同順序排列的標量（大約 30 個）組成，例如 1,2,3,2,1,3,2,1,2,1,3 ,3,2,2,3,1,2,1,1,3...

創建這個數組需要大量的 memory，但由於它們實際上是重復的相同標量，我認為可能有一種方法可以在 memory 中加載它們一次並將數組成員指向它們。

Answer 1

如果您的數組大小小於 32767（這是 numpy 中的最大 int16，請嘗試： np.iinfo(np.int16).max ）將您的值的索引數組存儲為 int16值數組本身，需要從另一個列表中調用值。 盡管從某種意義上說這幾乎是無用的，因為如果不創建值數組就無法利用數組計算：

values = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)
indices = np.array([1,2,3,2,1,3,2,1,2,1,3,3,2,2,3,1,2,1,1,3], dtype=np.int16)