numpy.lib.arrayterator
index
/usr/lib/python2.6/dist-packages/numpy/lib/arrayterator.py

A buffered iterator for big arrays.
 
This module solves the problem of iterating over a big file-based array
without having to read it into memory. The ``Arrayterator`` class wraps
an array object, and when iterated it will return subarrays with at most
``buf_size`` elements.
 
The algorithm works by first finding a "running dimension", along which
the blocks will be extracted. Given an array of dimensions (d1, d2, ...,
dn), eg, if ``buf_size`` is smaller than ``d1`` the first dimension will
be used. If, on the other hand,
 
    d1 < buf_size < d1*d2
 
the second dimension will be used, and so on. Blocks are extracted along
this dimension, and when the last block is returned the process continues
from the next dimension, until all elements have been read.

 
Classes
       
object
Arrayterator

 
class Arrayterator(object)
    Buffered iterator for big arrays.
 
This class creates a buffered iterator for reading big arrays in small
contiguous blocks. The class is useful for objects stored in the
filesystem. It allows iteration over the object *without* reading
everything in memory; instead, small blocks are read and iterated over.
 
The class can be used with any object that supports multidimensional
slices, like variables from Scientific.IO.NetCDF, pynetcdf and ndarrays.
 
  Methods defined here:
__array__(self)
Return corresponding data.
__getattr__(self, attr)
__getitem__(self, index)
Return a new arrayterator.
__init__(self, var, buf_size=None)
__iter__(self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
flat
shape

 
Functions
       
mul(...)
mul(a, b) -- Same as a * b.

 
Data
        __all__ = ['Arrayterator']
__file__ = '/usr/lib/python2.6/dist-packages/numpy/lib/arrayterator.pyc'
__name__ = 'numpy.lib.arrayterator'
__package__ = 'numpy.lib'
division = _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)