如何将生成器数据读取为 numpy 数组

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)

我正在尝试将激光数据转换为 pointcloud2 数据，然后使用 matplotlib.pyplot 显示它们。我尝试遍历生成器中的各个点，但需要很长时间。相反，我想将它们转换成一个 numpy 数组，然后绘制它。我该怎么做？

Answer 1

看看其他一些帖子，它们似乎回答了 "convert a generator to an array" 的基本问题：

How do I build a numpy array from a generator?
How to construct an np.array with fromiter

在不知道你的生成器返回什么的情况下，我能做的最好的就是提供一个有点通用（但不是特别有效）的例子：

#!/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)

输出：

<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]]

同样，我不能评论它的效率。您提到通过直接从生成器读取点来绘制需要很长时间，但是转换为 Numpy 数组仍然需要通过整个生成器来获取数据。如果您使用的激光到点云实现可以直接将数据作为数组提供，那可能会更有效率，但这是 ROS Answers 论坛的问题（我注意到你 already asked this there）。

如何将生成器数据读取为 numpy 数组

how to read generator data as numpy array

python-2.7

numpy

ros

rospy