Как читать данные генератора в виде массива

Question

def laser_callback(self, laserMsg):
     cloud = self.laser_projector.projectLaser(laserMsg)
     gen = pc2.read_points(cloud, skip_nans=True, field_names=('x', 'y', 'z'))
     self.xyz_generator = gen
     print(gen)

Я пытаюсь преобразовать данные лазера в данные pointcloud2, а затем отобразить их с помощью matplotlib.pyplot. Я пробовал обходить отдельные точки в генераторе, но это занимает много времени. Вместо этого я хотел бы преобразовать их в массив Numpy, а затем построить его. Как мне это сделать?

Answer 1

Взгляните на некоторые из этих постов, которые, кажется, отвечают на основной вопрос "преобразовать генератор в массив":

• Как мне построить массив из генератора?
• Как построить np.array с fromiter
• Как заполнить двумерный массивный массив Python значениями из генератора?
• Numpy Fromiter с генератором списка

Не зная точно, что возвращает ваш генератор, лучшее, что я могу сделать, это предоставить несколько общий (но не особенно эффективный) пример:

#!/usr/bin/env -p python

import numpy as np

# Sample generator of (x, y, z) tuples
def my_generator():
    for i in range(10):
        yield (i, i*2, i*2 + 1)
        i += 1

def gen_to_numpy(gen):
    return np.array([x for x in gen])

gen = my_generator()
array = gen_to_numpy(gen)

print(type(array))
print(array)

Выход:

<class 'numpy.ndarray'>
[[ 0  0  1]
 [ 1  2  3]
 [ 2  4  5]
 [ 3  6  7]
 [ 4  8  9]
 [ 5 10 11]
 [ 6 12 13]
 [ 7 14 15]
 [ 8 16 17]
 [ 9 18 19]]

Опять же, я не могу комментировать эффективность этого. Вы упомянули, что построение графика путем считывания точек непосредственно из генератора занимает много времени, но преобразование в массив Numpy все равно потребует прохождения всего генератора для получения данных. Вероятно, было бы гораздо эффективнее, если бы используемая реализация лазера в pointcloud могла бы предоставлять данные непосредственно в виде массива, но это вопрос к форуму ROS Ответы (я заметил, что вы уже задали этот вопрос там).