Numpy создать пустой массив

Numpy создать пустой массив

Функция empty() возвращает новый массив заданной формы и типа без инициированных записей.

Параметры: shape — целое число, список или кортеж целых чисел Задает размеры необходимого массива — целое число или кортеж целых чисел. dtype — тип данных NumPy (необязательный) Определяет тип данных выходного массива. order — ‘C’ или ‘F’ (необязательный) Этот параметр определяет в каком порядке массивы должны храниться в памяти: строчном C-стиле или столбчатом стиле Fortran. Возвращает: результат — массив NumPy Массив неициированных (случайных) значений, указанной формы, типа и порядка.

Замечание

Функция empty в отличие от таких функций как zeros или ones не устанавливает элементы массива в какое-то определенное значение и работает немного быстрее. В результате работы функции empty все элементы приобретают случайное значение, которое зависит от состояния памяти, однако, использовать эту функцию в качестве генератора псевдослучайных чисел настоятельно не рекомендуется.

Функция может оказаться крайне полезной, если в вашем коде приходится очень часто создавать временные массивы.

Я не могу понять, как использовать массив или матрицу так, как я обычно использую список. Я хочу создать пустой массив (или матрицу), а затем добавить к нему один столбец (или строку) за раз.

на данный момент единственный способ, которым я могу это сделать, это:

а если бы это был список, я бы сделал что-то вроде этого:

есть ли способ использовать такие обозначения для включает в себя массивы или матрицы?

9 ответов

у вас неправильная ментальная модель для эффективного использования NumPy. Массивы NumPy хранятся в смежных блоках памяти. Если вы хотите добавить строки или столбцы в существующий массив, весь массив необходимо скопировать в новый блок памяти, создавая пробелы для хранения новых элементов. Это очень неэффективно, если это делается повторно для создания массива.

Читайте также:  Dc power supply ps 1502d

в случае добавления строк лучше всего создать массив, который будет таким же большим, как ваш набор данных, и затем добавьте в него данные строка за строкой:

массив NumPy-это совсем другая структура данных из списка и предназначен для использования по-разному. Использование hstack потенциально очень неэффективно. каждый раз, когда вы вызываете его, все данные в существующем массиве копируются в новый. (The append функция будет иметь ту же проблему.) Если вы хотите создать свою матрицу по одному столбцу за раз, вам лучше всего сохранить ее в списке до тех пор, пока она не будет завершена, и только затем преобразовать ее в матрица.

item может быть списком, массивом или любой итерацией, если как каждый item имеет такое же количество элементов.
В данном конкретном случае ( data какая-холдинг повторяемое столбцы матрицы), вы можете просто использовать

(Также обратите внимание, что использование list поскольку имя переменной, вероятно, не является хорошей практикой, поскольку оно маскирует встроенный тип этим именем, что может привести к ошибкам.)

если по некоторым причинам вы действительно хотите создать пустой массив, вы можете просто использовать numpy.array([]) , но это редко!

для создания пустого многомерного массива в NumPy (например, 2D array m*n для хранения вашей матрицы), если вы не знаете m сколько строк вы добавите и не заботитесь о вычислительной стоимости, упомянутой Стивеном Симмонсом (а именно, перестроение массива в каждом добавлении), вы можете сжать до 0 размерность, к которой вы хотите добавить: X = np.empty(shape=[0, n]) .

таким образом, вы можете использовать например (здесь m = 5 который мы предполагаем, что мы не знали при создании пустой матрицы, и n = 2 ):

который даст вам:

Я много смотрел на это, потому что мне нужно было использовать numpy.массив как набор в одном из моих проектов, и я должен быть инициализирован пустым. Я не нашел подходящего ответа здесь на переполнение стека, поэтому я начал что-то рисовать.

Читайте также:  History uorcmove calculatecrc32 ugameengine init initengine

результат будет такой:

поэтому вы можете напрямую инициализировать массив np следующим образом:

надеюсь, это поможет.

Вы можете использовать функцию append. Для строк:

редактировать
Конечно, как упоминалось в других ответах, если вы не делаете некоторую обработку (например. инверсия) на матрице / массиве каждый раз, когда вы добавляете что-то к нему, я бы просто создал список, добавил к нему, а затем преобразовал его в массив.

если вы абсолютно не знаете окончательный размер массива, вы можете увеличить размер массива следующим образом:

  • уведомления 0 в первой строке.
  • numpy.append другой вариант. Он зовет numpy.concatenate .

вы можете применить его для построения любого массива, например нулей:

в зависимости от того, для чего вы это используете, вам может потребоваться указать тип данных (см. ‘dtype’).

например, для создания 2D массива 8-битных значений (подходит для использования в качестве монохромного изображения):

для изображения RGB включите количество цветовых каналов в форме: shape=(H,W,3)

вы также можете рассмотреть возможность нулевой инициализации с помощью numpy.zeros вместо numpy.empty . См. Примечание здесь.

Я думаю, вы хотите обрабатывать большую часть работы со списками, а затем использовать результат в качестве матрицы. Может быть, это способ ;

Матрица — это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в виде строк и столбцов. Например:

Эта матрица является матрицей три на четыре, потому что она состоит из 3 строк и 4 столбцов.

Матрицы Python

Python не имеет встроенного типа данных для матриц. Но можно рассматривать список как матрицу. Например:

Этот список является матрицей на 2 строки и 3 столбца.

Обязательно ознакомьтесь с документацией по спискам Python , прежде чем продолжить читать эту статью.

Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.

Читайте также:  Epson stylus c48 картридж

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

Использование вложенных списков в качестве матрицы подходит для простых вычислительных задач. Но в Python есть более эффективный способ работы с матрицами – NumPy .

NumPy массивы

NumPy — это расширение для научных вычислений, которое поддерживает мощный объект N-мерного массива. Прежде чем использовать NumPy, необходимо установить его. Для получения дополнительной информации,

  • Ознакомьтесь: Как установить NumPy?
  • Если вы работаете в Windows, скачайте и установите дистрибутив anaconda Python. Он поставляется вместе с NumPy и другими расширениями.

После установки NumPy можно импортировать и использовать его.

NumPy предоставляет собой многомерный массив чисел (который на самом деле является объектом). Давайте рассмотрим приведенный ниже пример:

Как видите, класс массива NumPy называется ndarray.

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector