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Tag: NUMPY-NDARRAY

Suma de matrices en Numpy.

Tengo 4 arreglos de numpy distintos cada uno con 40 valores, y quiero sumar todos los elementos en la posición 0 de los 4 arreglos juntos y almacenarlos en otro arreglo en la posición 0. Todos los elementos en la posición 1 los quiero almacenar en la posición 1 y . . . Read more

Cómo decodificar (desde base64) un np-array de python y recargarlo en c++ como un vector de floats? Para decodificar un np-array desde base64 en python y luego recargarlo en c++ como un vector de floats, debes seguir los siguientes pasos: 1. En python, importa los módulos necesarios: “`python import numpy as np import base64 “` 2. Codifica el np-array en base64: “`python np_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) # Ejemplo de un np-array en python encoded_data = base64.b64encode(np_array.astype(np.float32).tobytes()) “` 3. Transfiere el resultado a c++ y decodifica desde base64: Para decodificar en c++, necesitarás una biblioteca de base64. Puedes utilizar una biblioteca como ‘Boost’ o implementar tus propias funciones. Aquí hay un ejemplo utilizando la biblioteca ‘Boost’: “`cpp #include #include #include #include int main() { std::string encoded_data = “aW5jbHVkaW5nIHRvIGEgYmFzZTY0IGVuY29kaW5n”; // Resultado codificado en base64 // Decodifica desde base64 a una cadena de bytes std::string decoded_string = boost::algorithm::b64decode(encoded_data); // Convierte la cadena de bytes en un vector de floats const float* float_ptr = reinterpret_cast(decoded_string.c_str()); std::vector float_vector(float_ptr, float_ptr + (decoded_string.length() / sizeof(float))); // Imprime los elementos del vector for (const auto& element : float_vector) { std::cout << element << " "; } return 0; } ``` Asegúrate de incluir y vincular correctamente la biblioteca 'Boost' en tu proyecto. Este es solo un ejemplo básico y podrías necesitar hacer ajustes adicionales según tu entorno y requerimientos específicos.

En mi proyecto trabajo con vectores de palabras como matrices de numpy con una dimensión de 300. Quiero almacenar las matrices procesadas en una base de datos de mongo, codificadas en base64, porque esto ahorra mucho espacio de almacenamiento. Código en Python import base64 import numpy as np vector = . . . Read more