添加numpy數組的有效方法

Question

我會保持它簡單。我有一個循環將新行添加到numpy數組中...什麼是有效的方法來做到這一點。

n=np.zeros([1,2]) 
for x in [[2,3],[4,5],[7,6]] 
     n=np.append(n,x,axis=1) 

現在的事情是有一個[0,0]堅持它，所以我必須通過

del n[0] 

這似乎啞刪除它......所以，請告訴我一個有效的方式來做這個。

n=np.empty([1,2]) 

更糟糕的是它會創建一個未初始化的值。

Answer 1

有三種方法可以做到這一點，如果你已經在列表中的一切：

data = [[2, 3], [4, 5], [7, 6]] 
n = np.array(data) 

如果您知道最終的陣列將有多大：

exp = np.array([2, 3])  

n = np.empty((3, 2)) 
for i in range(3): 
    n[i, :] = i ** exp 

如果你不」知道最後的陣列將有多大：

exp = np.array([2, 3]) 

n = [] 
i = np.random.random() 
while i < .9: 
    n.append(i ** exp) 
    i = np.random.random() 
n = np.array(n) 

公正或記錄，你可以用n = np.empty((0, 2))開始，但我禾不建議在循環中追加到該數組。

Answer 2

你可能也想嘗試：

import numpy as np 

n = np.reshape([], (0, 2)) 
for x in [[2,3],[4,5],[7,6]]: 
     n = np.append(n, [x], axis=0) 

相反np.append，你也可以使用n = np.vstack([n,x])。我也同意@Bi Rico，如果n不需要在循環中訪問，我也會使用一個列表。

Answer 3

有關「爲什麼列表」部分的技術說明。

在內部，未知長度列表的問題在於它需要以某種方式適合內存，而不管其長度如何。基本上有兩種不同的可能性：

1. 使用的數據結構（鏈表，一些樹結構等），其使得能夠爲列表中的每個新的元素分別分配內存。

2. 將數據存儲在連續的存儲區中。這個區域必須在列表創建時分配，並且必須比我們最初需要的大。如果我們在列表中添加更多內容，我們需要嘗試分配更多內存，最好是在相同的位置。如果我們無法在同一地點完成，我們需要分配一個更大的塊並移動所有數據。

第一種方法使各種花式插入和刪除選項，排序等。然而，它是在順序讀取速度較慢，分配更多的存儲器。 Python實際上使用方法＃2，列表被存儲爲「動態數組」。有關更多信息，請訪問：

Size of list in memory

這意味着該列表的設計是非常有效的配合使用append。如果事先不知道列表的大小，你可以做的事情很少。

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如果你知道即使是列表的最大尺寸事先，你可能是最好關閉用numpy.empty（不numpy.zeros）的最大尺寸，然後用ndarray.resize收縮陣列一旦你填寫分配numpy.array所有數據。

出於某種原因numpy.array(l)，其中l是一個列表是經常用較大名單慢，而複製甚至大型陣列是相當快的（我只是嘗試創建一個100 000 000元素數組的副本;花少於0.5秒）。

這個討論有不同的選擇更多標杆：

Fastest way to grow a numpy numeric array

我沒有基準的numpy.empty + ndarray.resize組合，但兩者應該是相當微秒不是毫秒操作。