如何在 Python 中创建 dtype cl.cltypes.uint2 变量

How to create variable of dtype cl.cltypes.uint2 in Python

我需要在 Python 中为 pyopencl 创建类型为 cl.cltypes.uint2 的变量。 现在我是这样创建的:

key = np.array([(0x01020304, 0x05060708)], dtype=cl.cltypes.uint2)[0]

这绝对是肮脏的 hack(如何用更干净的方式创建它?

这个:key = cl.cltypes.uint2((0x01020304, 0x05060708))

由于错误而无法工作:'numpy.dtype' object is not callable

快速阅读您的 link 表明它正在制作复合数据类型。没有加载和 运行 它,我认为您的示例类似于

In [164]: dt = np.dtype([('x',np.uint16),('y',np.uint16)])                                             
In [165]: np.array([(0x01020304, 0x05060708)], dtype=dt)                                               
Out[165]: array([(772, 1800)], dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])
In [166]: dt((0x01020304, 0x05060708))                                                                 
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-166-d71cce4777b9> in <module>
----> 1 dt((0x01020304, 0x05060708))

TypeError: 'numpy.dtype' object is not callable

并从数组中取出一条记录:

In [167]: np.array([(0x01020304, 0x05060708)], dtype=dt)[0]                                            
Out[167]: (772, 1800)
In [168]: _.dtype                                                                                      
Out[168]: dtype([('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

复合 dtype 永远不可调用。

我认为 0d,'scalar' 数组比使用 dtype 函数创建的对象更好(尽管它们有相似的方法)。

对于复合数据类型:

In [228]: v = np.array((0x01020304, 0x05060708), dtype=dt)                                             
In [229]: v                                                                                            
Out[229]: array((772, 1800), dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])
In [230]: type(v)                                                                                      
Out[230]: numpy.ndarray
In [231]: v[()]                                                                                        
Out[231]: (772, 1800)
In [232]: type(_)                                                                                      
Out[232]: numpy.void
In [233]: _231.dtype                                                                                   
Out[233]: dtype([('x', '<u2'), ('y', '<u2')])

您可以将这样的数组转换为 recarray 并获得一个 record 对象,但我认为创建这些对象并不容易。

In [234]: v.view(np.recarray)                                                                          
Out[234]: 
rec.array((772, 1800),
          dtype=[('x', '<u2'), ('y', '<u2')])
In [235]: _.x                                                                                          
Out[235]: array(772, dtype=uint16)
In [238]: v.view(np.recarray)[()]                                                                      
Out[238]: (772, 1800)
In [239]: type(_)                                                                                      
Out[239]: numpy.record