不均一numpy配列のリストを格納するには？

Question

さんが言ってみましょう私は、次のしているnumpyの配列：

import numpy as np 
a = np.array([1, 2]) 
b = np.array([1]) 
c = np.array([1, 4, 8, 10]) 

どのように私はエラーなしnp.vstack((a, b, c))ような何かを行うことができますか？私は純粋なpythonの方法があることを知っていますl = [a, b, c]しかしそれは十分に効率的ではありません。私はそれをnumpyメソッドで実装したいと思います。あなたは何か考えていますか？前もって感謝します！

Answer 1

In [863]: a = np.array([1, 2]) 
In [864]: b = np.array([1]) 
In [865]: c = np.array([1, 4, 8, 10]) 

これら3列のリスト：このリストから作ら

In [866]: ll=[a,b,c] 

オブジェクトDTYPE配列：

In [867]: A=np.array(ll) 

In [868]: A 
Out[868]: array([array([1, 2]), array([1]), array([ 1, 4, 8, 10])], dtype=object) 

Aに、ll他の場所のメモリ内のデータ・オブジェクトへのポインタを含むように。メモリ使用量に関しても同様に効率的です。

In [870]: id(A[1]),id(b) 
Out[870]: (3032501768, 3032501768) 

あなたが例えば付加は1が

In [871]: A+3 
Out[871]: array([array([4, 5]), array([4]), array([ 4, 7, 11, 13])], dtype=object) 

を期待するかもしれないとして動作しますが、例えば、無速度の利点に少しあります、Aの要素に数学、限られた数の操作を行うことができます

In [876]: timeit [x+3 for x in ll] 
100000 loops, best of 3: 9.52 µs per loop 

In [877]: timeit A+3 
100000 loops, best of 3: 14.6 µs per loop 

などnp.maxのようなものは動作しません。あなたはこのケースをケースごとにテストする必要があります。

詳細：Maintaining numpy subclass inside a container after applying ufuncおよびその他のオブジェクト配列の質問。

Answer 2

numpyの速度を得るには、ベクトルを配列に取り込む必要があります。 2Dアレイまたは1Dアレイのいずれかが機能する可能性があります。すべての値を保持するのに十分な大きさの0の配列を作ることができます。次に、その配列にベクトルを配置します。または、大きな1次元配列を作成し、ベクトルの端と端を連結することもできます。

import numpy as np 
a = np.array([1, 2]) 
b = np.array([1]) 
c = np.array([1, 4, 8, 10]) 

# Imbed the vectors in a 2D array 
A = np.zeros((3, max(a.size, b.size, c.size))) 
A[0, :a.size] = a 
A[1, :b.size] = b 
A[2, :c.size] = c 

# 1D array imbedding 
B = np.zeros(a.size + b.size + c.size) 
B[:a.size] = a 
B[a.size:(a.size+b.size)] = b 
B[(a.size+b.size):] = c 

%timeit A+3 

1000000 loops, best of 3: 780 ns per loop 

%timeit B+3 

1000000 loops, best of 3: 764 ns per loop 

これはnumpyの速度の利点があります。しかし、より多くのコーディング作業が必要になり、配列の値を解釈するのが簡単ではありません。

また、1Dまたは2Dソリューションが優れているかどうかを判断するには、アレイの使い方を考えるのが理にかなっています。例えば、値がフーリエ級数の係数である場合、2Dアレイがおそらくより良好であろう。 2D配列を使用すると、ベクトルの特定の要素を整列させることができます。

しかし、ベクトルを連結して単一の1D配列にするのがより理にかなっているアプリケーションも想像することができます。私はこれが助けになることを望みます。