什麼是預先分配NumPy數組的首選方法？

Question

我是NumPy/SciPy的新手。從文檔看來，預先分配單個數組而不是調用append/insert/concatenate可以更有效地分配 。

例如，要加1點的到一個陣列的列，我認爲這樣：

ar0 = np.linspace(10, 20, 16).reshape(4, 4) 
ar0[:,-1] = np.ones_like(ar0[:,0]) 

優選這樣的：

ar0 = np.linspace(10, 20, 12).reshape(4, 3) 
ar0 = np.insert(ar0, ar0.shape[1], np.ones_like(ar0[:,0]), axis=1) 

我的第一個問題是，這是否是正確的（第一個是更好的），而我的第二個問題是，此刻，我只是預先分配了我的陣列（我在SciPy站點的幾個Cookbook示例中注意到）：

np.zeros((8,5)) 

什麼是'NumPy首選'的方式來做到這一點？

Answer 1

在一次調用中預分配mallocs所需的所有內存，同時調整數組大小（通過調用append，insert，concatenate或resize）可能需要將數組複製到更大的內存塊中。所以你是正確的，預分配優先於（而且應該快於）調整大小。

根據您要創建的內容，有許多「首選」方法可以預先分配numpy數組。有np.zeros,np.ones,np.empty,np.zeros_like,np.ones_like和np.empty_like，以及許多其他創建有用數組的例如np.linspace和np.arange。

所以

ar0 = np.linspace(10, 20, 16).reshape(4, 4) 

就好了，如果這最接近你想要的ar0。

然而，爲了使最後一列全1，我認爲最佳的辦法是隻說

ar0[:,-1]=1 

由於ar0[:,-1]形狀爲(4,)，1是broadcasted這種形狀相匹配。