动态扩展一个scipy数组

Question

有没有一种方法可以动态扩展scipy数组？

from scipy import sci
time = sci.zeros((n,1), 'double')

在此之后，我们能否增加time数组的大小？

- Harman

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sci不是标准，需要解释一下。 - David Heffernan

Answer 1

可以使用resize方法扩展数组，但对于大型数组来说，这可能是一个缓慢的操作，因此如果可能的话，请避免使用^*。

例如：

import scipy as sci
n=3
time = sci.zeros((n,1), 'double')
print(time)
# [[ 0.]
#  [ 0.]
#  [ 0.]]

time.resize((n+1,2))
print(time)
# [[ 0.  0.]
#  [ 0.  0.]
#  [ 0.  0.]
#  [ 0.  0.]]

^* 相反，从一开始就确定所需的数组大小，并仅针对 time 分配该形状。通常来说，过量分配比调整大小更快。

- unutbu

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所以问题在于我事先不知道我想要的数组大小。因此，我会迭代并逐个增加数组的大小。就像这样：n = 1time = sci.zeros((1,1), 'double')和for (i in something):time.resize((n+1), 'double')那么scipy库会怎么做呢？它会将先前的数组元素复制到新位置吗？因为那样会很慢。 - Harman

我会将数据添加到普通的Python列表（或列表的列表）中，等大小固定后再使用 time=np.array(time) 将其转换为numpy数组。 - unutbu

Answer 2

由于生成的time数组只是一个Numpy数组，您可以使用标准的Numpy方法来操作它们，例如numpy#insert，它返回一个修改后的数组，其中插入了新元素。以下是来自Numpy文档的示例用法（这里的np是numpy的缩写）：

>>> a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
>>> a
    array([[1, 1],
           [2, 2],
           [3, 3]])
>>> np.insert(a, 1, 5)
    array([1, 5, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> np.insert(a, 1, 5, axis=1)
    array([[1, 5, 1],
           [2, 5, 2],
           [3, 5, 3]])

此外，numpy#insert比numpy#resize更快：

>>> timeit np.insert(time, 1, 1, 1)
    100000 loops, best of 3: 16.7 us per loop

>>> timeit np.resize(time, (20,1))
    10000 loops, best of 3: 27.1 us per loop

- matehat