GridWalker 1.0.1

描述

定义了一个Grid对象，允许在任意数量的维度上高效迭代。网格对象允许迭代、多维选择和多维切片。

访问网格遵循__getitem__的约定，即[索引]。要检索多维选择，可以使用[索引1, 索引2]或[(索引1, 索引2)]来指定网格的有序维度以进行子选择。任何索引请求都可以用切片对象替换，例如[索引1, start2:end2:step2]是一个合法请求。

切片提供SubGrid对象，这些对象作为网格使用，但将它们引用的数据映射回原始网格对象。这允许对网格进行重复切片，其内存开销接近恒定，但代价是原始数据每次更改都需要分层切片请求。

提供了几种预设的网格，它们针对特定数据类型进行了优化，包括IntGrid、FloatGrid和ObjectGrid。后两者是通用解决方案，但存储效率不高。这些网格类型定义了存储的数据，而不是索引方案。所有网格都使用基于整数的索引，尽管计划创建一个浮点范围网格，该网格在接口后执行浮点到索引的映射。

请注意，创建具有许多维度的网格可能会占用极大的内存，即使使用高效的方案也是如此。随着要访问的元素数量的指数增长，这会导致非常长的迭代时间。例如，一个5维网格，每维有10个值，这将形成10^5个元素的网格——即100k个可迭代项——并且需要大约400kb的存储空间。同样，每维有100个值的同一网格将包含400亿个元素，需要超过37GB的内存来存储。

依赖项

• pydatawrap

• numpy

设置

安装

从源代码

python settup.py install

从pip

pip install gridwalker

功能

• 具有任意数量维度的多维网格定义

• 通过高效的手段进行迭代和赋值，适用于任何维度的赋值

导航仓库

语言偏好

• Google风格指南

• 面向对象（有一些例外）

待办事项

• 为浮点精度网格迭代创建浮点索引网格

作者

作者(s)：Matthew Seal

©版权所有 2013, OpenGov