Question

python：python3.2 cvxopt：1.1.5 numpy：1.6.1

我看了http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/examples/tutorial/numpy.html

import cvxopt
import numpy as np
cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))

我得到了

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: non-numeric element in list

按np.array(cvxopt.matrix([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))，我得到了

array([[b'\x07', b'\n'],
   [b'\x08', b'\x0b'],
   [b'\t', b'\x0c']], 
  dtype='|S8')

Answer 1

检查我在cvxopt讨论论坛（https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/cvxopt/9jWnkbJvk54）上提到的修补密集。重新编译，您将能够将np数组转换为密集矩阵。我假设稀疏矩阵需要进行相同类型的编辑，但由于我不需要它们，我会将其留给开发人员。

Answer 2

虽然没有修复，但

的简单解决方法

cvxopt.matrix(nparray)

是

cvxopt.matrix(nparray.T.tolist())

相反的方向更难。如果你期望int数组，

np.vectorize(lambda x: int.from_bytes(x, 'big'))(np.array(cvxoptmat).T)

对于双数组：

import struct
np.vectorize(lambda x: struct.unpack('d', x))(np.array(cvxoptmat).T)

Answer 3

截至cvxopt == 1.1.9和numpy == 1.13.1：

import cvxopt
import numpy as np

a = cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))
print(a)

产生输出

[  7   8   9]
[ 10  11  12]

和a是

<2x3 matrix, tc='i'>

结果矩阵具有整数类型（the 'i'），因为起始numpy数组包含整数。从double开始会产生'd'类型。

cvxopt.matrix和numpy.array之间的python3转换

3 个答案: