numpy 배열로 생성기 데이터를 읽는 방법

Question

def laser_callback(self, laserMsg): 
    cloud = self.laser_projector.projectLaser(laserMsg) 
    gen = pc2.read_points(cloud, skip_nans=True, field_names=('x', 'y', 'z')) 
    self.xyz_generator = gen 
    print(gen) 

레이저 데이터를 pointcloud2 데이터로 변환하고 matplotlib.pyplot을 사용하여 표시하려고합니다. 생성기에서 개별 점을 통과 시키려고했지만 시간이 오래 걸립니다. 대신 나는 그것들을 열등한 배열로 변환하고 그것을 그려 넣고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

Answer 1

"배열에 발전기를 변환"의 기본적인 질문에 대답하는 것이 다른 게시물 중 일부를 살펴 보자 :

• How do I build a numpy array from a generator?
• How to construct an np.array with fromiter
• How to fill a 2D Python numpy array with values from a generator?
• numpy fromiter with generator of list

정확하게 모르는 상태에서 모자 발전기 내가 할 수있는 최선은 다소 일반적인 (그러나 특히 효율적이지) 예를 제공하고, 반환 :

#!/usr/bin/env -p python 

import numpy as np 

# Sample generator of (x, y, z) tuples 
def my_generator(): 
    for i in range(10): 
     yield (i, i*2, i*2 + 1) 
     i += 1 

def gen_to_numpy(gen): 
    return np.array([x for x in gen]) 

gen = my_generator() 
array = gen_to_numpy(gen) 

print(type(array)) 
print(array) 

출력 :

다시

<class 'numpy.ndarray'> 
[[ 0 0 1] 
[ 1 2 3] 
[ 2 4 5] 
[ 3 6 7] 
[ 4 8 9] 
[ 5 10 11] 
[ 6 12 13] 
[ 7 14 15] 
[ 8 16 17] 
[ 9 18 19]] 

하지만, 내가의 효율성에 대해 언급 할 수 없습니다 이. 생성기에서 포인트를 직접 읽는 것이 시간이 오래 걸리지 만 Numpy 배열로 변환하는 것은 여전히 ​​데이터를 얻기 위해 전체 생성기를 통과해야합니다. pointcloud 구현에 레이저를 사용하면 데이터를 배열로 직접 제공 할 수 있지만 ROS Answers 포럼 (나는 already asked this there에 주목합니다)에 대한 질문입니다.