这是一个错误，发电机不工作时，传递给“numpy.数组"?

Question

如果将生成器传递给numpy.array，numpy不会迭代对象，也不会抱怨，即使copy=True。任何对数组进行索引的尝试都会失败，通常是在很晚的时间内，而且是在遥远的代码中。你知道吗

我知道numpy希望从一开始就知道数组的大小，但是这种行为并不好。它要么复制到中间列表，要么引发异常。你知道吗

Answer 1

不，这是设计决定。如果要传入生成器，则需要使用^{}：

>>> np.fromiter((i for i in range(10)), float)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])

或者在调用np.array之前将其转换为list：

>>> np.array(list(your_iterator))

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其中一个原因是numpy需要在对象上迭代几次：一次确定结果数组的长度/dytpe，一次插入项。对于只能迭代一次的生成器和迭代器来说，这并不能很好地发挥作用。此外，生成器的长度可以是无限的（即itertools.count）和/或使用“太多内存”。你知道吗

其基本原理可能是：如果有人想使用生成器创建一个数组，那么它将占用大量内存，而且速度很慢——因此应该有意地这样做：要么将其强制转换为一个列表，要么使用np.fromiter。你知道吗