N维向量的环形缓冲区

Question

我正在开发一个实时应用程序。为此，我需要每秒存储大约20个数组。每个数组由n个点组成，每个点都有各自的x和y坐标(将来也可能是z坐标)。

我想出的是某种环形缓冲区，它接受所有数组的长度(它是视频的帧)。以及点的数量和它们的坐标(这在一次执行中不会改变，但在随后的执行中是可变的)。

我的缓冲区使用一个填充了零的数值数组进行初始化：np.zeros((lengthOfSlices,numberOfTrackedPoints))

然而，这似乎是有问题的，因为我一次将一个切片的所有点写入数组，而不是一个接一个。这意味着我不能广播数组，因为它的形状不正确。

有没有一种numPythonic方法可以用零初始化数组，然后向量存储？

下面你可以找到我现在所拥有的：

class Buffer():
  def __init__(self, lengthOfSlices, numberOfTrackedPoints):
    self.data = np.zeros((lengthOfSlices,numberOfTrackedPoints))
    self.index = 0

  def extend(self, x):
    'adds array x to ring buffer'
    x_index = (self.index + np.arange(x.size)) % self.data.size
    self.data[x_index] = x
    self.index = x_index[-1] + 1

  def get(self):
    'returns the first-in-first-out data in the ring buffer'
    idx = (self.index + np.arange(self.data.size)) % self.data.size
    return self.data[idx]

Answer 1

您需要根据帧的长度重塑阵列。

简单的例子：

>>> import numpy as np
>>> A = np.zeros(100)
>>> B = np.reshape(A, (10,10))
>>> B[0]
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

所以这可能是类似于self.data = np.reshape(self.data, (lengthOfAFrame, 20))的东西

编辑:显然重塑不是你的(唯一？)问题，您可以在collections.deque中检查循环缓冲区(source and example)的python实现