負載並連接numpy的陣列

我有幾個numpy的陣列，我想讀的他們，將它們連接起來一起：負載並連接numpy的陣列

對於加載的文件，我做了以下內容：

import numpy as np 
AVERAGE_files = glob.glob('*AVERAGE*') 
for AV in AVERAGE_files: 
    x = np.load(AV)

現在的級聯我知道我必須使用np.concatenate函數，但我不知道如何開始拼接。我需要在循環之外聲明np.zeros數組嗎？

來源

2015-09-17 CatarinaCM

FYI，通常numpy的導入爲NP，不爲num –

什麼這些陣列的形狀？ – hpaulj

@hpaulj的形狀是（1，） – CatarinaCM

當然就是這樣嗎？

import numpy as np 

new = np.array([]) 

for AV in AVERAGE_files: 
    x = np.load(AV) # I assume num in your example is an alias for numpy? 
    new = np.concatenate([new,x])

來源

2015-09-17 10:18:18 areuexperienced

只是一點點更正：new = np.concatenate（[new，x]）謝謝。我是新的python腳本 – CatarinaCM

你是正確的，相應編輯。祝你好運。 – areuexperienced

這隻適用於'x'只是1d。 – hpaulj

如果你已經有了加載x1, x2, x3單獨的陣列，可以使用

x = numpy.vstack((x1, x2, x3))

但它可能是更有效地使用像@ areuexperienced的拼接技術，因爲你不保持個人x1秒。

來源

2015-09-17 10:23:11

在過去的時間裏，整個列表中的一個連接速度更快。增量方法不會節省內存。 – hpaulj

Numpy數組不能附加到，只能複製。因此np.concatenate導致新的陣列除了額外的值之外與舊的陣列相同。通過連續的連接構造一個數組，雖然當然可行，但這不是一種有效的方法。

如果文件的大小是已知的，你幾乎肯定是更好分配與np.zeros了循環數組，你建議：

import numpy as np 
array = np.zeros([size]) 
for i in range(0,len(AVERAGE_files)): 
    with open(AVERAGE_files[i]) as f: #assuming AV are strings? 
     array[i] = map(float,f)

另外，您可以建立一個列表（可追加到有效），然後在最後轉換爲數組：

import numpy as np 
array = np.asarray([map(float,open(AV)) for AV in AVERAGE_files])

來源

2015-09-18 17:33:38 AGML

負載並連接numpy的陣列

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