通过JPype和numpy将Java类型转换为Python

Question

我现在正在把一个用Python写的程序移植到Java上，遇到了一些问题。我是分部分移植程序的，为了测试，我使用JPype来让它和新的Java类兼容。

补充说明一下，我现在正在处理的这个类是给Python程序的其他部分提供数据的。

在我的Java类中，有一些浮点数和字节值存储在ArrayList里，

    ArrayList<ArrayList<Float>> dataFloat  = new ArrayList<ArrayList<Float>>();
    ArrayList<ArrayList<Byte>>  dataByte   = new ArrayList<ArrayList<Byte>>();

然后通过JPype，我能够把这些值带到我的Python环境中，现在这些值的类型是

    <class 'jpype._jclass.java.util.ArrayList'> .

我现在想把这些值简单地转换成Python中的numpy数组，

    numpy.array(dataFloat) .

起初看起来是可以的，因为打印出来的结果很好，

    [[1.0 2.0 3.0]
    [80.0 127.0 127.0]
    [255.0 255.0 255.0]] .

但是，它和程序的其他部分不兼容，因为程序要求这些值是浮点数类型。进一步调查后，我发现这些“浮点数”实际上是

    <class 'jpype._jclass.java.lang.Float'>

而不是我想要的普通Python浮点数。与普通的numpy浮点数组相比，

>>> b = array([[1.1, 2.1, 3.1], [4.1, 5.1, 6.1], [7.1, 8.1, 9.1]])
>>> type((b[0])[0])
<type 'numpy.float64'>

后者才是我想要的浮点数类型。

为了能让它和Python程序的其他部分一起运行，我不得不逐个元素地用Java的Float.floatValue()来转换数组，

    arr = numpy.array(dataFloat)
    a = array([])
    for j in range(len(arr)):
        b = array([])
        if array_equal(a,[]):
           for i in arr.get(j):
              a = append(a, i.floatValue())
        else:
           for i in arr.get(j):
              b = append(b, i.floatValue())
           a = vstack((a, b))   

这当然非常耗时，尤其是当元素有成千上万的时候。

有没有人知道有没有更有效的方法？简单来说，我从JPype得到了很多java.lang.Float值，需要把它们转换成普通的Python浮点值。

Answer 1

我之前试过JPype，也遇到了一些类型转换的问题。也许你可以试试用http://cython.org/来加速你的代码，它有一些方法可以加快访问numpy数据结构的速度：http://docs.cython.org/src/tutorial/numpy.html

还有一点要提的是，vstack和hstack可以处理任意的列表或元组。所以你可以把你的代码改成这样（这个没测试过）

arr = numpy.array(dataFloat)
a = []
for j in range(len(arr)):
    b = array([])
    for i in arr.get(j):
          b = append(b, i.floatValue())
    a.append(b)
a = vstack(a)   

另外，如果你避免调用append()，可以进一步提高速度。你可以先用固定大小N来分配你的数组b，比如用zero()，然后再填入值：

arr = numpy.array(dataFloat)
N = ....
a = []
for j in range(len(arr)):
    b = zeros((N,))
    for k in range(N):
          i =arr.get(j)[k]:
          b[k] = i.floatValue()
    a.append(b)
a = vstack(a)   

这只有在你知道N的时候才有效。