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在numpy数组(元组列表)中,由于多次扩展(),处理速度很慢。我想让那部分更快

在numpy数组中,由于多次扩展()导致处理速度变慢的问题可以通过使用numpy的内置函数来提高处理速度。具体而言,可以使用numpy的concatenate函数或者stack函数来将多个数组合并成一个更大的数组,而不是多次扩展()。

  1. numpy.concatenate函数:该函数可以将多个数组按照指定的轴进行拼接。例如,如果有多个一维数组,可以使用concatenate函数将它们按照水平方向(轴为0)或垂直方向(轴为1)进行拼接。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 按照水平方向拼接数组
result = np.concatenate((array1, array2, array3), axis=0)
print(result)

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  1. numpy.stack函数:该函数可以将多个数组按照指定的轴进行堆叠。与concatenate函数不同的是,stack函数会创建一个新的维度来存放堆叠的数组。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 按照垂直方向堆叠数组
result = np.stack((array1, array2, array3), axis=0)
print(result)

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通过使用numpy的concatenate函数或stack函数,可以避免多次扩展()导致处理速度变慢的问题,提高处理效率。

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