如何将元组附加到numpy数组，而不必按元素执行它？

Question

如果我试着

x = np.append(x, (2,3))

元组(2,3)不会附加到数组的末尾，而是2和3单独附加，即使我最初声明x为

x = np.array([], dtype = tuple)

或者

x = np.array([], dtype = (int,2))

正确的方法是什么？

Answer 1

如果我明白你的意思，你可以使用vstack：

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

Answer 2

我同意@user2357112的意见：

appending to NumPy arrays is catastrophically slower than appending to ordinary lists. It's an operation that they are not at all designed for

下面是一个小基准：

# measure execution time
import timeit
import numpy as np


def f1(num_iterations):
    x = np.dtype((np.int32, (2, 1)))

    for i in range(num_iterations):
        x = np.append(x, (i, i))


def f2(num_iterations):
    x = np.array([(0, 0)])

    for i in range(num_iterations):
        x = np.vstack((x, (i, i)))


def f3(num_iterations):
    x = []
    for i in range(num_iterations):
        x.append((i, i))

    x = np.array(x)

N = 50000

print timeit.timeit('f1(N)', setup='from __main__ import f1, N', number=1)
print timeit.timeit('f2(N)', setup='from __main__ import f2, N', number=1)
print timeit.timeit('f3(N)', setup='from __main__ import f3, N', number=1)

我既不使用np.append也不使用vstack，我只需要正确地创建python数组，然后使用它来构造np.array

编辑

这是我笔记本电脑上的基准输出：

• 附：12.4983000173
• 垂直缝：1.60663705793
• 清单：0.0252208517006

[在14.3秒内完成]

Answer 3

您需要将形状提供给numpy dtype，如下所示：

x = np.dtype((np.int32, (1,2))) 
x = np.append(x,(2,3))

输出

array([dtype(('<i4', (2, 3))), 1, 2], dtype=object)

[参考文献][1]http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html