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有一些很好的例子如何将 NumPy 数组转换为 Java 数组，但反之亦然 - 如何将数据从 Java 对象转换回 NumPy 数组。我有一个这样的 Python 脚本：

    from py4j.java_gateway import JavaGateway
    gateway = JavaGateway()            # connect to the JVM
    my_java = gateway.jvm.JavaClass();  # my Java object
    ....
    int_array=my_java.doSomething(int_array); # do something

    my_numpy=np.zeros((size_y,size_x));
    for jj in range(size_y):
        for ii in range(size_x):
            my_numpy[jj,ii]=int_array[jj][ii];

my_numpy是 Numpy 数组，int_array是 Java 整数数组 -int[ ][ ]一种数组。在 Python 脚本中初始化为：

    int_class=gateway.jvm.int       # make int class
    double_class=gateway.jvm.double # make double class

    int_array = gateway.new_array(int_class,size_y,size_x)
    double_array = gateway.new_array(double_class,size_y,size_x)

虽然它按原样工作，但它不是最快的方式，而且工作速度很慢 - 对于 ~1000x1000 阵列，转换需要 5 分钟以上。

有什么办法可以在合理的时间内做到这一点？

如果我尝试：

    test=np.array(int_array)

我得到：

    ValueError: invalid __array_struct__
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我遇到了类似的问题，并找到了一个解决方案，它比我测试的案例快了大约 220 倍：对于将 1628x120 短整数数组从 Java 传输到 Numpy，运行时间从 11 秒减少到 0.05 秒。感谢这个相关的 StackOverflow 问题，我开始研究py4j 字节数组，结果证明 py4j 有效地将 Java 字节数组转换为 Python 字节对象，反之亦然（按值传递，而不是按引用传递）。这是一种相当迂回的做事方式，但并不太难。

因此，如果您想传输一个intArray维度为iMaxx的整数数组jMax（为了示例，我假设这些都作为实例变量存储在您的对象中），您可以首先编写一个 Java 函数将其转换为字节[] 像这样：

public byte[] getByteArray() {
    // Set up a ByteBuffer called intBuffer
    ByteBuffer intBuffer = ByteBuffer.allocate(4*iMax*jMax); // 4 bytes in an int
    intBuffer.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); // Java's default is big-endian

    // Copy ints from intArray into intBuffer as bytes
    for (int i = 0; i < iMax; i++) {
        for (int j = 0; j < jMax; j++){
            intBuffer.putInt(intArray[i][j]);
        }
    }

    // Convert the ByteBuffer to a byte array and return it
    byte[] byteArray = intBuffer.array();
    return byteArray;
}

然后，您可以编写 Python 3 代码来接收字节数组并将其转换为正确形状的 numpy 数组：

byteArray = gateway.entry_point.getByteArray()
intArray = np.frombuffer(byteArray, dtype=np.int32)
intArray = intArray.reshape((iMax, jMax))
于 2018-05-14T08:03:36.253 回答
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我有一个类似的问题，只是试图绘制我通过 py4j 从 Java 端获得的谱向量（Java 数组）。在这里，从 Java 数组到 Python 列表的转换是通过 list() 函数实现的。这可能会提供一些线索，说明如何使用它来填充 NumPy 数组......

vectors = space.getVectorsAsArray(); # Java array (MxN)
wvl = space.getAverageWavelengths(); # Java array (N)

wavelengths = list(wvl)

import matplotlib.pyplot as mp
mp.hold
for i, dataset in enumerate(vectors):
    mp.plot(wavelengths, list(dataset))

我不能说这是否比您使用的嵌套 for 循环更快，但它也可以解决问题：

import numpy
from numpy  import array
x = array(wavelengths)
v = array(list(vectors))

mp.plot(x, numpy.rot90(v))
于 2016-09-27T13:50:19.040 回答