在循环中创建大型numy数组的正确方法？

Question

我有一个函数（getArray），它返回大小为（1，40）的Numpy数组，假设它返回：

[-0.385 -0.385 -0.405 -0.455 -0.485 -0.485 -0.425 -0.33  -0.22  -0.07   0.12   0.375  0.62   0.78   0.84   0.765  0.52   0.17  -0.165 -0.365 -0.435 -0.425 -0.37  -0.33  -0.325 -0.335 -0.345 -0.33  -0.325 -0.315 -0.31  -0.32 -0.335 -0.34  -0.325 -0.345 -0.335 -0.33  -0.335 -0.33 ]

然后在循环中，我需要创建包含getArray函数返回的多个数组的Numpy数组，例如数组的大小可以是（2000，40）。正确的方法是什么？在

如果我在循环中创建Numpy数组，我需要在每次迭代中创建新数组，这不是我想要的。现在我首先创建了Numpy数组的列表，然后从列表中创建了数组。它可以很好地工作，直到行数超过255行。之后，数组从2D变为1D

我还尝试使用vstack函数向数组添加行。当最后一个数组的大小是（255，40）时，这就很好地工作了。以下是我使用的代码：

^{pr2}$

如果最多有255行，我得到以下结果

(255, 40)
[[-0.385 -0.385 -0.405 ..., -0.33  -0.335 -0.33 ] [-0.425 -0.445 -0.475 ..., -0.375 -0.395 -0.41 ] [-0.41  -0.435 -0.465 ..., -0.4   -0.4   -0.415] ...,  [-0.47  -0.495 -0.495 ..., -0.425 -0.425 -0.43 ] [-0.5   -0.52  -0.57  ..., -0.455 -0.445 -0.435] [-0.515 -0.57  -0.62  ..., -0.39  -0.41  -0.385]]

当超过255行时，出现以下错误

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

编辑：

以下工作：

array = numpy.empty((size,total_window_size))
for index, value in enumerate(values):
    meas = getArray(value)
    if meas.size == total_window_size:
        array[index] = meas

Answer 1

如果知道循环的迭代次数（例如在for循环中），则可以在循环之前初始化数组，其大小如下所示：

result = np.empty((nbIterations, 40))
for i in range(nbIterations):
    result[i] = getArray(parameters)

getArray是否始终返回相同的值？如果是这种情况，您也可以使用

^{pr2}$

创建数组。在

一般来说，对这类事情使用列表不是一个好方法，因为它们往往很慢：每当您向列表添加一个项时，RAM中的列表结构都必须修改，这对于长列表来说需要很长时间。因此，您应该使用numpy数组-