把這個代碼：itertools沒有關於Python 3.6認識numpy的整數作爲有效輸入

import itertools as it 
import numpy as np 
data = ['a','b','c','d'] 
dw = np.array([1, 3], dtype=np.int64) 
print(list(it.islice(data,dw[0],dw[1],1)))

在Python 2.7版將打印['b', 'c',]預期。

有關python 3.6拋出異常：

ValueError: Stop argument for islice() must be None or an integer: 0 <= x <= sys.maxsize.

這同樣適用於np.int32和itertools封裝的其他方法拋出類似的錯誤，例如當你使用permutations時，你會得到TypeError: Expected int as r。

除了this numpy issue以及其他相關產品之外，我無法在這方面找到太多內容，但是那個在3年前已經關閉，這意味着它已經解決了。

像索引numpy整數data[dw[0]]或布爾比較像dw[0] == 1工作就好了。

我錯過了什麼嗎？這可能是一個Python 3的錯誤？

來源

2017-06-01 Khris

最簡單的解決方法是使用類型轉換：int（dw [0]），int（dw [1]）' – TheDarkKnight

即使它工作，py2.7，使用數組而不是列表會更慢。 – hpaulj

正是那種讓我討厭Python的東西。 –

一個numpy.int64顯然不是的int

a, b = dw[0], dw[1]

type(a)

numpy.int64

isinstance(a, int)

一個子類10

False

numpy的文件

的documentation提到了這一點明確

警告

的int_類型不從內置Python 3下的INT繼承，因爲int類型是不更長的固定寬度整數類型。

解決方案

print(list(it.islice(data, int(dw[0]) , int(dw[1]), 1)))

或numpy的切片

data[dw[0]:dw[1]:1]

來源

2017-06-01 09:09:36

祝福顯式類型轉換 – TheDarkKnight

那麼爲什麼'itertools.islice'需要'int's，而沒有它們的常規列表切片就沒事了（例如'data [dw [0]]'）？ –

@Chris_Rands：常規列表切片和索引支持實現'__index__'方法的任何東西。 NumPy整數類型實現該方法。 –

如果你想保持islice/slice狀物體，使用np.s_：

slice = np.s_[dw[0]: dw[1]: 1] 
data[slice] 

['b', 'c']

因爲np.s_是一個numpy的對象，它不介意整數的numpy。

來源

2017-06-01 09:20:12

定期切片從來不是問題; 'list（it.islice（data，np.s_ [dw [0]]））'仍然失敗 –

重點是跳過創建一個'iterable'對象，並使用具有等價函數的'numpy'對象。其他答案涵蓋了'itertools'失敗的原因。 –

但是，簡單地說'data [dw [0]：dw [1]]'可以工作 –

我不確定它是否是Python 3中的錯誤，但看起來行爲在2.7以後發生了變化。正如numpy issue you linked所述，在py27下，numpy.int32或numpy.int64看起來是int的一個子類（取決於你使用Python的32位還是64位版本）。在py3下，類型不再相關（numpy有固定寬度的數字類型，python的int是可變寬度）。

implementation of itertools.islice要求其參數是PyLong類型的對象（which is the Python API name for the Python int type）。具體來說，它調用PyLong_AsSize_t，它將Python對象轉換爲C size_t值。此方法似乎要求其參數實際上是一個Python int對象，因爲它調用PyLong_Check。我認爲這種方法大致相當於Python的isinstance(obj, int)，它解釋了py2和py3在這裏的行爲差異。

Normal list indexing使用另一個更寬容的方法將參數強制轉換爲正整數值，稱爲PyNumber_AsSsize_t。這將檢查它的參數是否爲int，如果不是，則返回嘗試調用其參數的方法__index__;正如@MarkDickinson指出的那樣，numpy的數字類型實現了這個方法，所以一切正常。也許這對於itertools.islice來說會更直觀。

來源

2017-06-01 09:35:39 wildwilhelm

鑑於諸如索引或布爾比較這樣的工作很好，不應該認爲這是一個錯誤？顯然，許多更多的基本功能是以一種可行的方式實現的。 – Khris

@Khris我個人傾向於認爲這是'islice'的缺點，是的。讓'islice'消費任何以某種方式「數字」的參數似乎更明智（例如，包括基本類型'np。integer'）。 – wildwilhelm

這看起來像一個__index__神奇方法的案例（numpy的整數已經實現）。我建議在跟蹤器上提出一個問題，要求將其作爲增強功能 - 即接受任何實施__index__的對象。

來源

2017-06-01 10:15:35 rosuav

itertools沒有關於Python 3.6認識numpy的整數作爲有效輸入

回答

numpy的文件

解決方案

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