numpy - 追加到数组而不复制

Question

Python 列表是指针，因此我可以执行以下操作：

a = []
b = a

b.append(1)

>>> print a, b
[1] [1]

使用 numpy 完成此行为的方法是什么？因为 numpy 的 append 创建了一个新数组。那就是：

a = np.array([])
b = a

b = np.append(b, 1)
>>> print a, b
[] [1.]

编辑 我要完成的工作：

我有一个大文本文件，我试图用re 解析它：根据文件中的标记，我想更改要附加到的数组。例如：

x = np.array([])
y = np.array([])

with open("./data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        if re.match('x values', line):
            print "reading x values"
            array = x
        elif re.match('y', line):
            print "reading y values"
            array = y
        else:
            values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line)
            if values:
                np.append(array, values.groups()[0].split())

Answer 1

所以简单的切换到列表追加可以写成：

x, y = [], []
with open("./data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        if re.match('x values', line):
            print "reading x values"
            alist = x
        elif re.match('y', line):
            print "reading y values"
            alist = y
        else:
            values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line)
            if values:
                alist.append(values.groups()[0].split())

现在x 和y 都将是列表列表。如果子列表的大小都相同，您可以这样做

x_array = np.array(x)

得到一个二维数组。但是如果子列表的大小不同，这将产生一个dtype=object 的一维数组，这只不过是一个具有array 开销的列表。例如：

In [98]: np.concatenate([[1,2,3],[1,2]])
Out[98]: array([1, 2, 3, 1, 2])

In [99]: np.array([[1,2,3],[1,2]])
Out[99]: array([[1, 2, 3], [1, 2]], dtype=object)

In [100]: np.array([[1,2,3],[1,2,4]])
Out[100]: 
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 4]])

---

我预计使用这 2 个全局变量和列表字典 {"x": [], "y": []} 方法之间的时间差不会太大。全局变量也保存在字典中。

真正的问题是你是在列表还是数组中收集中间值。

Answer 2

根据您更新的问题，您似乎可以通过保留 numpy 数组的字典来轻松解决问题：

x = np.array([])
y = np.array([])
Arrays = {"x": x, "y": y}

with open("./data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        if re.match('x values', line):
            print "reading x values"
            key = "x"
        elif re.match('y', line):
            print "reading y values"
            key = "y"
        else:
            values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line)
            if values:
                Arrays[key] = np.append(Arrays[key], values.groups()[0].split())

正如 Sven Marnach 在 cmets 和您的问题中指出的那样，这是对 numpy 数组的低效使用。

更好的方法（同样，正如 Sven 指出的那样）是：

Arrays = {"x": [], "y": []}

with open("./data.txt", "r") as f:
    for line in f:
        if re.match('x values', line):
            print "reading x values"
            key = "x"
        elif re.match('y', line):
            print "reading y values"
            key = "y"
        else:
            values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line)
            if values:
                Arrays[key].append(values.groups()[0].split())

Arrays = {key: np.array(Arrays[key]) for key in Arrays}

Answer 3

看看numpy.hstack

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.hstack.html

import numpy as np
a = np.arange(0, 10, 1)
b = np.array([5])
np.hstack((a,b))

返回array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5])