Numpy的vstack是否创建了一个新的数组，即它所组合的数组的副本？

Question

我正在写一些函数，它们沿着目录树向下走，在那里按名称对文件进行排序，并将它们编码+在一个表中的更多信息。在

我将这个表定义为Numpy vstack数组。 一开始，向数组中添加条目的速度非常快，但是当它达到大约20000个条目时，速度会慢很多。如此之多，以至于要达到大约9万排人口的目标大约需要10分钟

我非常怀疑vstack是罪魁祸首，因为它可能复制了整个表+我附加到它的行。 官方的Numpy文档说vstacking只不过是“连接”。。。但这不能回答我的问题。在

因此，是np.vstack公司（）看看它将要粘在一起的数组的大小，然后将所需内存进行mallocate，然后复制我们正在堆叠的数组的内容？在

更新： 就统计数据而言，女士们先生们，使用列表可以使执行时间达到0.5s，这是20倍多的速度，实际上它甚至比这个还要短，因为我的度量包含了一些额外的操作。在

Answer 1

你说得对，np.vstack复制了整个数组。在

您可以做一个小的python体验来确认它：

a = np.array([[1,2,3]])
b = np.array([[4,5,6]])
res = np.vstack((a,b))
res
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

然后，如果修改数组a并打印res，您可以看到{}是 未修改

^{pr2}$