Numpy数组理解[重复]答案

【问题标题】：Numpy array comprehension [duplicate]Numpy数组理解[重复]
【发布时间】：2020-04-03 12:24:38
【问题描述】：

有没有办法在 Python 中进行 numpy 数组理解？我看到的唯一方法是使用列表理解，然后将结果转换为 numpy 数组，例如np.array(list comprehension)。我本来希望有一种方法可以直接使用 numpy 数组来完成，而无需使用列表作为中间步骤。

另外，是否可以重载列表运算符，即[ 和]，以便结果是一个 numpy 数组，而不是一个列表。

【问题讨论】：

"是否可以重载列表运算符，即 [ 和 ]，这样结果是一个 numpy 数组，而不是一个列表。"-- 听起来是个很糟糕的主意
不确定“数组理解”甚至需要什么。你想从中得到什么功能？
Python 列表是 Python 语言定义的一部分，Numpy 数组不是；它们是 Python 语言不知道的第三方库的一部分（唉，Python 最初设计时从未考虑到科学计算，尽管它在某些领域已经变得流行和有用)。
问题是：你为什么要这么做？

【解决方案1】：

您可以从生成器表达式创建 numpy 数组。您只需提前指定 dtype：

import numpy as np
x = np.fromiter(range(5), dtype=int)
y = np.fromiter((i**2 for i in range(5)), dtype=int)

【讨论】：

【解决方案2】：

这里的一个基本问题是 numpy 数组是静态大小的，而 python 列表是动态的。由于列表推导不知道返回的列表将是多长时间，因此必然需要在整个生成过程中维护一个动态列表。

【讨论】：