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共有メモリに構造化されたnumpy配列があります。これは、高次元配列の1つの「レイヤー」にすぎません。

そして、値をこの (サブ) 配列にコピーしたいタプルのリストがあります。

タプルのリストから新しいnumpy構造化配列を作成する方法を見つけました。しかし、このタプルのリストを既存の numpy (サブ) 配列に変換する方法がわかりません。もちろん、サイズはすでに一致しています。

もちろん、Python の for ループで要素ごとにコピーすることはできますが、これは非常に効率が悪いようです。numpy の根底にある C++ でループを実行したいと思います。

説明: 配列が共有メモリにある理由は、これをミューテックス セマフォによって保護された C++ プロセスで共通のデータ構造として使用するためです。

タプルのリストは次のようになります。

[(25141156064, 5.3647, 221.32287846), (25141157138, 5.3647, 73.70348602), (25141155120, 5.3646, 27.77147382), (25141160388, 5.3643, 55.5000024), (25141160943, 5.3636, 166.49511561), (25141154452, 5.3578, 92), (25141154824, 5.3539, 37.22246003), (25141155187, 5.3504, 37.22246003), (25141157611, 5.34, 915), (25141157598, 5.3329, 1047.32982582), (25140831246, 5.3053, 915), (25141165780, 5.2915, 2000), (25141165781, 5.2512, 2000), (25140818946, 5.2483, 915), (25138992274, 5.1688, 458), (25121724934, 5.1542, 458), (25121034787, 4.8993, 3.47518861), (24402133353, 2.35, 341), (24859679064, 0.8, 1931.25), (24046377720, 0.5, 100), (25141166091, 5.3783, -650.51242432), (25141165779, 5.3784, -1794.28608778), (25141157632, 5.3814, -2000), (25141157601, 5.3836, -2000), (25141164181, 5.3846, -499.65636506), (25141164476, 5.4025, -91), (25141157766, 5.4026, -634.80061236), (25141153364, 5.4034, -2000), (25141107806, 5.4035, -1601.88882309), (25141157694, 5.4136, -1047.32982582), (25141148874, 5.4278, -266), (25141078136, 5.4279, -48.4864096), (25141165317, 5.4283, -2000), (25141097109, 5.4284, -914), (25141110492, 5.4344, -774.75614589), (25141110970, 5.4502, -928.32048159), (25141166045, 5.4527, -2000), (25141166041, 5.493, -2000), (25139832350, 5.5, -10.2273)]

私のnumpy配列には、次のように定義された要素があります:

Id = np.uint64
Price = np.float64
Amount = np.float64

Quotation = np.dtype ([
    ('id', Id),
    ('price', Price),
    ('amount', Amount),
])

self._contents = np.ndarray (
    shape = (
        maxNrOfMarkets,
        maxNrOfItemKindsPerMarket,
        maxNrOfQuotationsPerItemKind
    )

    dtype = Quotation,
    buffer = self.sharedMemory.buf,
    offset = offset
)
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