动态创建动态2D numpy阵列

我很难在飞行中创建numpy 2D阵列。动态创建动态2D numpy阵列

所以基本上我有一个for循环这样的事情。

for ele in huge_list_of_lists: 
    instance = np.array(ele) # creates a 1D numpy array of this list 
# and now I want to append it to a numpy array 
# so basically converting list of lists to array of arrays? 
# i have checked the manual.. and np.append() methods 
that doesnt work as for np.append() it needs two arguments to append it together

任何线索？

来源

2012-03-19 Fraz

创建2D阵列前面，并填补行而循环：

my_array = numpy.empty((len(huge_list_of_lists), row_length)) 
for i, x in enumerate(huge_list_of_lists): 
    my_array[i] = create_row(x)

其中create_row()返回一个列表或长度0的1D阵列NumPy的。

根据create_row()的作用，可能会有更好的方法避免Python循环。

来源

2012-03-19 18:56:04

只要将列表的列表传递给numpy.array，请记住numpy数组是ndarrays，所以列表列表的概念不会转换为它转换为2d数组的数组数组。

>>> import numpy as np 
>>> a = [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] 
>>> b = np.array(a) 
>>> b 
array([[ 1., 2., 3.], 
     [ 4., 5., 6.]]) 
>>> b.shape 
(2, 3)

而且ndarrays已经ND-索引所以[1][1]成为[1, 1]在numpy的：

>>> a[1][1] 
5.0 
>>> b[1, 1] 
5.0

我误解你的问题？

你挑衅地不想使用numpy.append这样的东西。请记住，numpy.append具有O（n）的运行时间，所以如果你调用它n次，对于你阵列的每一行调用一次，你最终会得到一个O（n^2）算法。如果您需要在知道所有内容的内容之前创建数组，但您知道最终大小，最好使用numpy.zeros(shape, dtype)创建一个数组，并在稍后填写。类似于斯文的回答。

来源

2012-03-19 19:24:45

import numpy as np

ss = np.ndarray(shape=(3,3), dtype=int);

array([[    0, 139911262763080, 139911320845424], 
    [  10771584,  10771584, 139911271110728], 
    [139911320994680, 139911206874808,    80]]) #random

numpy.ndarray功能实现这一点。 numpy.ndarray

来源

2017-06-02 15:23:35 RussellB

动态创建动态2D numpy阵列

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