numpy配列のリストを1つの配列にマージする（高速）

Question

リストの長さと配列のサイズが同じであれば、numpy配列のリストを1つの配列にマージする最も速い方法すべてのために？ Pythonic way to create a numpy array from a list of numpy arraysから

• merged_array = array(list_of_arrays)と

• vstack

Aあなたはvstackが高速である見ることができますが、何らかの理由で最初の実行が3を取ります

は、私は2つのアプローチを試してみました秒より長い時間。私はこれが（欠落） preallocationによって引き起こされると仮定します。だから、私は vstackの配列をどのように事前に割り当てるのですか？それとももっと速い方法を知っていますか？

ありがとうございます！

[UPDATE]

私は、私のためにmerged_array = array(list_of_arrays)文句を言わない作業を意味(25280, 320)ない(80, 320, 320)れたいです。それを指摘してくれてありがとうJoris！

出力：

0.547468900681 s merged_array = array(first_list_of_arrays) 
0.547191858292 s merged_array = array(second_list_of_arrays) 
0.656183958054 s vstack first 
0.236850976944 s vstack second 

コード：

import numpy 
import time 
width = 320 
height = 320 
n_matrices=80 

secondmatrices = list() 
for i in range(n_matrices): 
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32) 
    secondmatrices.append(numpy.round(temp*9)) 

firstmatrices = list() 
for i in range(n_matrices): 
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32) 
    firstmatrices.append(numpy.round(temp*9)) 


t1 = time.time() 
first1=numpy.array(firstmatrices) 
print time.time() - t1, "s merged_array = array(first_list_of_arrays)" 

t1 = time.time() 
second1=numpy.array(secondmatrices) 
print time.time() - t1, "s merged_array = array(second_list_of_arrays)" 

t1 = time.time() 
first2 = firstmatrices.pop() 
for i in range(len(firstmatrices)): 
    first2 = numpy.vstack((firstmatrices.pop(),first2)) 
print time.time() - t1, "s vstack first" 

t1 = time.time() 
second2 = secondmatrices.pop() 
for i in range(len(secondmatrices)): 
    second2 = numpy.vstack((secondmatrices.pop(),second2)) 

print time.time() - t1, "s vstack second" 

Answer 1

あなたが持っている80個の配列の320×320？だから、おそらくdstackを使用したい：

timeit numpy.vstack(firstmatrices) 
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop 

：あなたは vstackを使用したい場合は

timeit numpy.dstack(firstmatrices) 
10 loops, best of 3: 47.1 ms per loop 


timeit numpy.array(firstmatrices) 
1 loops, best of 3: 750 ms per loop 

が、それは25600x320配列を返します：

は

first3 = numpy.dstack(firstmatrices) 

これはnumpy.array(firstmatrices)がするよう1つの80x320x320配列を返します。