不明な長さのnumpy配列を初期化する

Question

私はすぐに配列を作成することができますが、この配列のサイズは事前にわかりません。

は、例えば、私はこのような何かをしたい：xの含むすべての要素につながる

a= np.array() 
for x in y: 
    a.append(x) 

は、明らかにこれは些細な答えです。これが可能かどうか私はちょうど興味がありますか？

Answer 1

はPythonのリストを作成し、numpyの配列にそれを変換します。これは、配列への変換のために、付加的なO（1）+ O（n）の時間を費やして、O（n）の合計になります。後世のために

a = [] 
    for x in y: 
     a.append(x) 
    a = np.array(a) 

Answer 2

あなたはこれを行うことができます。

a = np.array([]) 
for x in y: 
    a = np.append(a, x) 

Answer 3

、私はこれが迅速だと思う：

a = np.array([np.array(list()) for _ in y]) 

あなたも発電機に渡すことができるかもしれない（つまり[] - >（））、内側のリストがされた場合にはメモリに完全に格納されることはありません。 yは呼び出しが追加する理由は、私が本当に見ていない反復可能であるので

>>> import numpy as np 
>>> y = range(10) 
>>> a = np.array([np.array(list) for _ in y]) 
>>> a 
array([array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object), 
     array(<type 'list'>, dtype=object)], dtype=object) 

Answer 4

a = np.empty(0) 
for x in y: 
    a = np.append(a, x) 

Answer 5

：

---

下記のコメントへの対応

a = np.array(list(y)) 

を行いますと、それははるかです速い：

import timeit 

print timeit.timeit('list(s)', 's=set(x for x in xrange(1000))') 
# 23.952975494633154 

print timeit.timeit("""li=[] 
for x in s: li.append(x)""", 's=set(x for x in xrange(1000))') 
# 189.3826994248866