Khởi tạo mảng NumPy (điền các giá trị giống hệt nhau)

Tôi cần tạo một mảng NumPy có độ dài n, mỗi phần tử là v.

Có điều gì tốt hơn:

a = empty(n)
for i in range(n):
    a[i] = v

Tôi biết zerosvà onessẽ làm việc cho v = 0, 1. Tôi có thể sử dụng v * ones(n), nhưng nó sẽ không hoạt động khi vcó None, và cũng sẽ chậm hơn nhiều.

NumPy 1.8 giới thiệu np.full(), mà là một phương pháp trực tiếp hơn empty()tiếp theo fill()để tạo một mảng đầy với một giá trị nhất định:

>>> np.full((3, 5), 7)
array([[ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.]])

>>> np.full((3, 5), 7, dtype=int)
array([[7, 7, 7, 7, 7],
       [7, 7, 7, 7, 7],
       [7, 7, 7, 7, 7]])

Đây được cho là những cách để tạo ra một mảng đầy giá trị nhất định, vì nó rõ ràng mô tả những gì đang đạt được (và nó có thể về nguyên tắc là rất hiệu quả vì nó thực hiện một nhiệm vụ rất cụ thể).

Đã cập nhật cho Numpy 1.7.0: (Hat-tip cho @Rolf Bartstra.)

a=np.empty(n); a.fill(5) là nhanh nhất

Theo thứ tự tốc độ giảm dần:

%timeit a=np.empty(1e4); a.fill(5)
100000 loops, best of 3: 5.85 us per loop

%timeit a=np.empty(1e4); a[:]=5 
100000 loops, best of 3: 7.15 us per loop

%timeit a=np.ones(1e4)*5
10000 loops, best of 3: 22.9 us per loop

%timeit a=np.repeat(5,(1e4))
10000 loops, best of 3: 81.7 us per loop

%timeit a=np.tile(5,[1e4])
10000 loops, best of 3: 82.9 us per loop

Tôi tin filllà cách nhanh nhất để làm điều này.

a = np.empty(10)
a.fill(7)

Bạn cũng nên luôn luôn tránh lặp đi lặp lại như bạn đang làm trong ví dụ của bạn. Một đơn giản a[:] = vsẽ thực hiện những gì lặp đi lặp lại của bạn bằng cách sử dụng phát sóng numpy .

Rõ ràng, không chỉ tốc độ tuyệt đối mà cả thứ tự tốc độ (theo báo cáo của người dùng1579844) đều phụ thuộc vào máy; đây là những gì tôi tìm thấy:

a=np.empty(1e4); a.fill(5) là nhanh nhất;

Theo thứ tự tốc độ giảm dần:

timeit a=np.empty(1e4); a.fill(5) 
# 100000 loops, best of 3: 10.2 us per loop
timeit a=np.empty(1e4); a[:]=5
# 100000 loops, best of 3: 16.9 us per loop
timeit a=np.ones(1e4)*5
# 100000 loops, best of 3: 32.2 us per loop
timeit a=np.tile(5,[1e4])
# 10000 loops, best of 3: 90.9 us per loop
timeit a=np.repeat(5,(1e4))
# 10000 loops, best of 3: 98.3 us per loop
timeit a=np.array([5]*int(1e4))
# 1000 loops, best of 3: 1.69 ms per loop (slowest BY FAR!)

Vì vậy, hãy thử và tìm hiểu, và sử dụng những gì nhanh nhất trên nền tảng của bạn.

Tôi đã có

numpy.array(n * [value])

trong tâm trí, nhưng rõ ràng là chậm hơn tất cả các đề xuất khác đủ lớn n .

Dưới đây là so sánh đầy đủ với perfplot (một dự án thú cưng của tôi).

Hai emptylựa chọn thay thế vẫn là nhanh nhất (với NumPy 1.12.1). fullbắt kịp cho các mảng lớn.

Mã để tạo cốt truyện:

import numpy as np
import perfplot


def empty_fill(n):
    a = np.empty(n)
    a.fill(3.14)
    return a


def empty_colon(n):
    a = np.empty(n)
    a[:] = 3.14
    return a


def ones_times(n):
    return 3.14 * np.ones(n)


def repeat(n):
    return np.repeat(3.14, (n))


def tile(n):
    return np.repeat(3.14, [n])


def full(n):
    return np.full((n), 3.14)


def list_to_array(n):
    return np.array(n * [3.14])


perfplot.show(
    setup=lambda n: n,
    kernels=[empty_fill, empty_colon, ones_times, repeat, tile, full, list_to_array],
    n_range=[2 ** k for k in range(27)],
    xlabel="len(a)",
    logx=True,
    logy=True,
)

Bạn có thể sử dụng numpy.tile, ví dụ:

v = 7
rows = 3
cols = 5
a = numpy.tile(v, (rows,cols))
a
Out[1]: 
array([[7, 7, 7, 7, 7],
       [7, 7, 7, 7, 7],
       [7, 7, 7, 7, 7]])

Mặc dù tilecó nghĩa là 'gạch' một mảng (thay vì vô hướng, như trong trường hợp này), nó sẽ thực hiện công việc, tạo các mảng được điền sẵn ở bất kỳ kích thước và kích thước nào.

không có nump

>>>[2]*3
[2, 2, 2]