python - 散列 np.array -> int 的确定性方法
问题描述
我正在创建一个将大型 numpy 数组存储在pyarrow.plasma
. 我想给每个数组一个唯一的,确定性的 plasma.ObjectID
,np.array
可悲的是不可散列我目前的(破碎的)方法是:
import numpy as np
from pyarrow import plasma
def int_to_bytes(x: int) -> bytes:
return x.to_bytes(
(x.bit_length() + 7) // 8, "big"
) # https://stackoverflow.com/questions/21017698/converting-int-to-bytes-in-python-3
def get_object_id(arr):
arr_id = int(arr.sum() / (arr.shape[0]))
oid: bytes = int_to_bytes(arr_id).zfill(20) # fill from left with zeroes, must be of length 20
return plasma.ObjectID(oid)
但这很容易失败,例如:
arr = np.arange(12)
a1 = arr.reshape(3, 4)
a2 = arr.reshape(3,2,2)
assert get_object_id(a1) != get_object_id(a2), 'Hash collision'
# another good test case
assert get_object_id(np.ones(12)) != get_object_id(np.ones(12).reshape(4,3))
assert get_object_id(np.ones(12)) != get_object_id(np.zeros(12))
它还涉及对数组求和,这对于大型数组可能非常慢。随意假设dtype
的arr
将是np.uint
或np.int
。
我知道不可能永远不会发生哈希冲突(我只有 20 个字节的 ID,并且有超过 2^20 个)可能的输入,所以我只是在寻找 a) 计算成本更低 b) 更少的东西在实践中可能会失败
或者,理想情况下,两者都有!
解决方案
hashlib 模块有一些用于从字节字符串计算哈希的例程(通常用于 CRC)。您可以将 ndarray 转换为字节字符串,ndarray.tobytes
但是您的示例仍然会失败,因为这些数组具有相同的字节但形状不同。所以你也可以散列形状。
def hasharr(arr):
hash = hashlib.blake2b(arr.tobytes(), digest_size=20)
for dim in arr.shape:
hash.update(dim.to_bytes(4, byteorder='big'))
return hash.digest()
示例:
>>> hasharr(a1)
b'\x9f\xd7<\x16\xb6u\xfdM\x14\xc2\xe49.\xf0P\xaa[\xe9\x0bZ'
>>> hasharr(a2)
b"Z\x18+'`\x83\xd6\xc8\x04\xd4%\xdc\x16V)\xb3\x97\x95\xf7v"
我不是 blake2b 的专家,所以你必须自己做研究才能弄清楚碰撞的可能性有多大。
我不确定你为什么要标记pyarrow
,但如果你想在 pyarrow 数组上做同样的事情而不转换为 numpy,那么你可以得到一个数组的缓冲区arr.buffers()
并将这些缓冲区转换为(会有多个,有些可能是None
)字节字符串与buf.to_pybytes()
. 只需散列所有缓冲区。这里无需担心形状,因为 pyarrow 数组始终是一维的。
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