避免 numpy.stack FutureWarning 的方法？

Question

我正在尝试堆叠存储在字典中的 numpy 数组。到目前为止，我找到了几种方法来做到这一点。不幸的是，最优雅的代码会打印 FutureWarning:

sys:1: FutureWarning: arrays to stack must be passed as a "sequence" type such as list or tuple. Support for non-sequence iterables such as generators is deprecated as of NumPy 1.16 and will raise an error in the future.

.

代码示例No.1（不给出警告，但太繁琐）：

data_stack = np.stack([data_matrix[0], data_matrix[1], data_matrix[2], data_matrix[3], data_matrix[4], data_matrix[5], data_matrix[6], data_matrix[7], data_matrix[8], data_matrix[9], data_matrix[10], data_matrix[11]], axis=1)

.

CODE EXAMPLE No.2（更简洁但仍然不给出警告）：

data_stack = np.stack([data_matrix[key] for key in data_matrix.keys()], axis=1)

.

CODE EXAMPLE No.3（这个我最喜欢，但是有警告）：

data_stack = np.stack(data_matrix.values(), axis=1)

我已尝试按如下方式解决此问题：

data_stack = np.stack([data_matrix.values()], axis=1)

但这似乎完全破坏了密码：

Traceback (most recent call last):
  File "./CLN40ULPEF_PttV1350W1350G0000S0000T025.lib.py", line 261, in <module>
    data_stack = np.stack([data_matrix.values()], axis=1)
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in stack
  File "/usr/lib64/python3.9/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 430, in stack
    axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim)
numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

.

有没有一种（简单的）方法可以让 data_matrix.values() 与 numpy.stack 一起工作而不发出警告？

Answer 1

这里

data_stack = np.stack([data_matrix[key] for key in data_matrix.keys()], axis=1)

您正在迭代 data_matrix dict 的键和每个给定键的检索值。您可以简单地迭代值，即：

data_stack = np.stack([v for v in data_matrix.values()], axis=1)

Answer 2

np.stack 在使用生成器警告功能 (arrays = _arrays_for_stack_dispatcher(arrays, stacklevel=6)) 后做的第一件事是：

arrays = [asanyarray(arr) for arr in arrays]

然后它会检查匹配的形状

shapes = {arr.shape for arr in arrays}

并扩展数组维度

expanded_arrays = [arr[sl] for arr in arrays]

这是很多列表理解。

试图通过传递 dict_values 生成器而不是列表来节省打字或时间，是在浪费您的时间和精力。

In [159]: adict.values()
Out[159]: 
dict_values([array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]]), array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]])])
In [160]: list(adict.values())
Out[160]: 
[array([[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]]),
 array([[0., 0.],
        [0., 0.],
        [0., 0.]])]

将列表应用于 values() 是正常的 Python3 做法。例如你不能索引生成器：

In [162]: adict.values()[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-162-23f4ccd9e2f7>", line 1, in <module>
    adict.values()[0]
TypeError: 'dict_values' object is not subscriptable

In [163]: list(adict.values())[0]
Out[163]: 
array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])

Answer 3

谢谢大家的帮助。在 @mapf 的评论之一中找到了合适的答案。因此，我将post这里作为最终解决方案：

data_stack = np.stack(list(data_matrix.values()), axis=1)

避免 numpy.stack FutureWarning 的方法？

The ways to avoid a numpy.stack FutureWarning?

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