Python-сообщество

В процессе вычислений получаются одномерные массивы numpy одной и той длины. Длина их при программировании не известна, зато известна перед началом вычислений. Их надо засовывать в буфер FIFO с заранее известной длиной, например 1000. При этом ещё надо извлекать из произвольного места буфера. Засовывать и читать надо быстро, без переписывания всего буфера и медленного поиска под ковром.

В припадке безумия сделал это:

 #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import scipy as sp
import math
l_fifo = 4
dim = 2
start = 0
l_fill = 0
fifo_res = np.full((l_fifo, dim), np.NaN)
#push
for i in range(9):
    x = np.array([1.0 + i, 2.0])
    if l_fill >= l_fifo:
        start = start + 1
    else:
        l_fill = l_fill + 1 
    let_pos = (start + l_fill - 1) % l_fifo
    fifo_res[let_pos, :] = x
    print start, l_fill
    print fifo_res
    print "---------------------------"

Отредактировано alien308 (Окт. 1, 2016 17:06:04)

alien308
Чем то это мне не нравится.

• не используется scipy math
  
• Куча глобальных переменных. start l_fifo
  
• никому не нужные print
  

Глабальные переменные и print в пробном коде, конечно. Может использование list из numpy массивов позволит исключить копирование в большой numpy массив? Зато будут дополнительные расходы на уборщик мусора. Возможно с такими задачами надо работать с помощью ctypes или cython.

alien308
Зато будут дополнительные расходы на уборщик мусора

alien308
Возможно с такими задачами надо работать с помощью ctypes или cython.