Блог

Я пытаюсь найти лучшую библиотеку / пакет C для манипулирования массивами в стиле python. В принципе, мне нужна простота, подобная этой:

 values  = numpy.array(inp.data)
idx1    = numpy.where(values > -2.14)
idx2    = numpy.where(values < 2.0)

res1 = (values[idx1] - diff1)/1000
res2 = (values[idx2] - diff2)*1000
  

В python это всего лишь 5 строк, но самый простой способ в C , который я могу придумать, — это довольно большое количество вложенных циклов. Пожалуйста, дайте совет..

В основном мой вопрос касается операций с массивами / векторами, таких как умножение массивов, операции с индексами и т.д.. В приведенном выше примере res1 представляет собой массив, содержащий набор элементов, отфильтрованных из массива значений, и некоторую арифметику, применяемую впоследствии (вычитание, умножение для всех выбранных элементов). В этом примере на python я не копирую элементы массива values, поскольку он может быть достаточно большим с точки зрения объема памяти, я сохраняю только индексы и хочу иметь возможность выполнять арифметические операции над выбранным набором элементов исходного массива.

Вам вообще не следует использовать массивы. Пожалуйста, сядьте и узнайте о классе std::vector, а также об итераторах и алгоритмах стандартной библиотеки. Я настоятельно рекомендую прочитать книгу The C Standard Library.

Вы можете достичь чего-то подобного в C , но вам не следует использовать для этого простые массивы C .

Самый простой способ, которым я могу представить эту работу, — использовать std::set число с плавающей точкой (похоже, что ваш код предполагает, что данные отсортированы в порядке возрастания). Вы также могли бы использовать std::vector из float, но вам придется сортировать это самостоятельно, вероятно, с помощью std::sort .

В этом случае ваш пример кода может выглядеть следующим образом — набор предполагает, что значения уникальны, если это не так, вы могли бы использовать std::multiset вместо;

 std::set<float> values(inp.data.begin(), inp.data.end());
std::set<float>::iterator idx1 = values.lower_bound(-2.14);
std::set<float>::iterator idx2 = values.upper_bound(2.0);

float res1 = (*idx1 - diff1) / 1000.0;
float res2 = (*idx2 - diff2) / 1000.0;
  

Пожалуйста, обратите внимание, что приведенный выше пример кода не является 100% преобразованием вашего исходного кода — lower_bound дает вам первый элемент, который равен или больше -2.14. Я также не вводил никакого кода проверки на наличие сбоев — например, если lower_bound или upper_bound не удается найти соответствующие элементы, они будут возвращены values.end() .

Используя vector, пример будет выглядеть очень похоже, всего на одну строку больше для предварительной сортировки вектора:

 std::vector<float> values(inp.data.begin(), inp.data.end());
std::sort(values.begin(), values.end();
std::vector<float>::iterator idx1 = std::lower_bound(values.begin(), values.end(), -2.14);
std::vector<float>::iterator idx2 = std::upper_bound(values.begin(), values.end(), 2.0);

float res1 = (*idx1 - diff1) / 1000.0;
float res2 = (*idx2 - diff2) / 1000.0;
  

Я предлагаю вам проверить заголовок алгоритма. Также не работают с массивами, у вас есть std::vector или boost (скоро будет std)::array.

статья в Википедии

Ссылка на все алгоритмы

Если я не ошибаюсь, numpy написан в основном на C (с оболочкой Python), так что вы могли бы использовать его непосредственно из C без особых усилий.

Если вы объедините std::vector и boost::lambda , вы можете действительно приблизиться к вашему примеру:

 #include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <boost/lambda/lambda.hpp>

using boost::lambda::_1;

int main() {
    float ary[10] = { -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 };
    std::vector<float> v(amp;ary[0], amp;ary[10]);
    std::vector<float>::iterator iter1, iter2;

    iter1 = std::find_if(v.begin(), v.end(), (_1 > -2.14));
    iter2 = std::find_if(v.begin(), v.end(), (_1 < 2.0));

    // output:
    //     iter1 = -2.000
    //     iter2 = 1.000
    std::cout
        << "iter1 = " << *iter1 << "n"
        << "iter2 = " << *iter2 << "n"
        << std::endl;
    return 0;
}