将numpy数组列表合并为一个数组（快速）

Question

如果知道列表长度和数组大小，将numpy数组列表合并为一个数组的最快方法是什么对全部？

我尝试了两种方法：

• merged_array = array(list_of_arrays)从Pythonic way to create a numpy array from a list of numpy arrays和

• vstack

一个你可以看到vstack速度较快，但由于某种原因，第一次运行需要三个次数比第二次长。我认为这是由（缺少）preallocation造成的。那么我如何为vstack预分配一个数组？或者你知道更快的方法吗？

谢谢！

[更新]

我想(25280, 320)不(80, 320, 320)这意味着，merged_array = array(list_of_arrays)我不会工作。感谢Joris指出了这一点！

输出：

0.547468900681 s merged_array = array(first_list_of_arrays) 
0.547191858292 s merged_array = array(second_list_of_arrays) 
0.656183958054 s vstack first 
0.236850976944 s vstack second 

代码：

import numpy 
import time 
width = 320 
height = 320 
n_matrices=80 

secondmatrices = list() 
for i in range(n_matrices): 
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32) 
    secondmatrices.append(numpy.round(temp*9)) 

firstmatrices = list() 
for i in range(n_matrices): 
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32) 
    firstmatrices.append(numpy.round(temp*9)) 


t1 = time.time() 
first1=numpy.array(firstmatrices) 
print time.time() - t1, "s merged_array = array(first_list_of_arrays)" 

t1 = time.time() 
second1=numpy.array(secondmatrices) 
print time.time() - t1, "s merged_array = array(second_list_of_arrays)" 

t1 = time.time() 
first2 = firstmatrices.pop() 
for i in range(len(firstmatrices)): 
    first2 = numpy.vstack((firstmatrices.pop(),first2)) 
print time.time() - t1, "s vstack first" 

t1 = time.time() 
second2 = secondmatrices.pop() 
for i in range(len(secondmatrices)): 
    second2 = numpy.vstack((secondmatrices.pop(),second2)) 

print time.time() - t1, "s vstack second" 

Answer 1

你有80个320×320阵列？所以，你可能想使用dstack：

first3 = numpy.dstack(firstmatrices) 

这将返回一个80x320x320阵列就像numpy.array(firstmatrices)作用：

timeit numpy.dstack(firstmatrices) 
10 loops, best of 3: 47.1 ms per loop 


timeit numpy.array(firstmatrices) 
1 loops, best of 3: 750 ms per loop 

如果你想使用vstack，它会返回一个25600x320阵列：

timeit numpy.vstack(firstmatrices) 
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop