连接多个numpy数组的有效方法答案

【问题标题】：Efficient way to concatenate multiple numpy arrays连接多个numpy数组的有效方法
【发布时间】：2021-03-07 11:08:01
【问题描述】：

问题

我想连接多个具有形状 (1, N) 的二维 numpy 数组。例如，假设我想连接多个np.array([1, 1])。

我的低效解决方案

一种非常低效的方法如下：

main_array = np.array([])
for i in range(0, 10):    
    if main_array.size == 0:
        # necessary step otherwise the first time the two arrays have different shapes
        main_array = np.expand_dims(np.array([1, 1]), 0)                                                          
    else:
        main_array = np.concatenate((main_array, np.expand_dims(np.array([1, 1]), 0)))

正如预期的那样，结果是一个形状为 (10, 2) 的 numpy 数组。

问题

我怎样才能让这个操作更有效率？

编辑：

在我的示例中，为了简单起见，我添加了 10 次相同的数组。这可能令人困惑，因为我实际上正在寻找一种有效的方法来添加 any 数组，而不必是相同的。

【问题讨论】：

np.vstack([list of arrays])?
对整个数组列表进行一个连接。列表理解或追加比重复连接更有效。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

使用np.tile

代码

np.tile(np.array([1, 1]), (10, 1))
# Output: Same as OP
array([[1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1]])

说明

函数np.tile

用法：np.tile(A, reps)

参数A

对象充当被复制和重复的“平铺”

Numpy 数组

Python 列表

Python 元组

参数代表

表示如果 reps 是一个整数那么 A 是如何重复输入数组水平重复n次。如果 reps 是一个元组（例如 (r, c)）

r 是向下重复的次数，并且

c 是重复次数。

垂直添加不同的数组

使用 vstack

arr1 = np.array([1, 1])
arr2 = np.array([2, 2])
arr3 = np.array([3, 3])
arr = [arr1, arr2, arr3]
np.vstack(arr)

# Output
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])

【讨论】：

谢谢，您回答了我的问题，因为在我的示例中，我添加了 10 次相同的数组。我实际上正在寻找一种更通用的方法来添加不同的数组，不一定是相同的数组。抱歉，我的问题不清楚。
@maurock - 扩展答案以显示添加不同的数组。这是你想要的吗？
你的方法不需要if-else语句，也不需要增加维度，所以效率更高，谢谢！
@maurock--很高兴为您提供帮助。主要改进是避免 Python for 循环（相对于使用在 C 中执行循环的内置函数非常慢）。