附加到numpy数组的最佳方法

我有一个numpy数组,我可以使用append简单地追加一个项目,如下所示:

numpy.append(myarray, 1)

在这种情况下,我只是附加了整数1.

但这是附加到阵列的最快方法吗？我有一个非常长的阵列,成千上万.

或者更好的索引数组并直接分配它？像这样:

myarray[123] = 1

Roger Fan.. 14

附加到numpy数组是非常低效的.这是因为解释器需要在每一步都找到并为整个数组分配内存.根据应用程序,有更好的策略.

如果你事先知道的长度,最好是预先分配使用的功能,如阵列np.ones,np.zeros或np.empty.

desired_length = 500
results = np.empty(desired_length)
for i in range(desired_length):
    results[i] = i**2

如果您不知道长度,那么将结果保存在常规列表中并将其转换为数组可能会更有效.

results = []
while condition:
    a = do_stuff()
    results.append(a)
results = np.array(results)

这是我电脑上的一些时间.

def pre_allocate():
    results = np.empty(5000)
    for i in range(5000):
        results[i] = i**2
    return results

def list_append():
    results = []
    for i in range(5000):
        results.append(i**2)
    return np.array(results)

def numpy_append():
    results = np.array([])
    for i in range(5000):
        np.append(results, i**2)
    return results

%timeit pre_allocate()
# 100 loops, best of 3: 2.42 ms per loop

%timeit list_append()
# 100 loops, best of 3: 2.5 ms per loop

%timeit numpy_append()
# 10 loops, best of 3: 48.4 ms per loop

因此,您可以看到预分配和使用列表然后转换都要快得多.