我正在使用 python 进行天文图像处理,而 numpy.std(a) 消耗了太多内存。一些搜索出现了 Luis Pedro 的 ncreduce 包,但我很难在此处构建我的包表单下载。ActiveState似乎暗示这个包不会在 Windows 上构建。我正在使用 Windows 7 和 Python 2.7。
是否可以在 Windows 上使用 ncreduce?如果没有,是否有另一种快速算法来计算标准偏差或方差,它不像 numpy.std(a) 那样占用大量内存?
我正在使用 python 进行天文图像处理,而 numpy.std(a) 消耗了太多内存。一些搜索出现了 Luis Pedro 的 ncreduce 包,但我很难在此处构建我的包表单下载。ActiveState似乎暗示这个包不会在 Windows 上构建。我正在使用 Windows 7 和 Python 2.7。
是否可以在 Windows 上使用 ncreduce?如果没有,是否有另一种快速算法来计算标准偏差或方差,它不像 numpy.std(a) 那样占用大量内存?
该软件包需要一些小的更改才能使用 msvc 构建。它已经很老了,没有测试,所以使用风险自负。
--- ncreduce/reduce.cpp Thu Aug 14 13:02:50 2008
+++ ncreduce/reduce.cpp Thu Sep 26 11:56:04 2013
@@ -6,6 +6,7 @@
#include <iterator>
#include <vector>
#include <cmath>
+#include <limits>
extern "C" {
#include <Python.h>
#include <numpy/ndarrayobject.h>
@@ -98,7 +99,7 @@
}
*result /= N;
if (extra.is_std) {
- *result = std::sqrt(*result);
+ *result = std::sqrt((double)(*result));
}
}
@@ -142,7 +143,7 @@
for (unsigned i = 0; i != result.diameter(); ++i) {
first_result[i] = divide(first_result[i],ArrSize/result.diameter());
if (extra.is_std) {
- first_result[i] = sqrt(first_result[i]);
+ first_result[i] = sqrt((double)first_result[i]);
}
}
--- setup.py Thu Aug 14 13:54:48 2008
+++ setup.py Thu Sep 26 12:03:16 2013
@@ -1,7 +1,7 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy.distutils.core import setup, Extension
-ncreduce = Extension('ncreduce', sources = ['ncreduce/reduce.cpp', 'ncreduce/numpy_utils.hpp'], extra_compile_args=['-Wno-sign-compare'])
+ncreduce = Extension('ncreduce', sources = ['ncreduce/reduce.cpp', 'ncreduce/numpy_utils.hpp'], extra_compile_args=['/EHsc'])
classifiers = [
'Development Status :: 4 - Beta',
我把二进制文件放在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。搜索 ncreduce。