阵列追加并转化成numpy的

这里是我的代码：阵列追加并转化成numpy的

z=12 
co=0 
for x in range(1900,2050): 
     z=x*z 
     co += 1 
     b= [1, 2011, co, z] 

     #conversion start 
     b=np.array(b) 
     c.append(b) 
     d=np.array(c) 
     #conversion end

如实施例在循环中B排列的第一个值是[1, 2011, 1, 22800 ]

第一转换行之后（B = np.array（b）中）b换成[ 1 2011 4 156755]

C相d的像

[array([ 1, 2011,  1, 22800]), array([  1, 2011,  2, 22812]), array([  1, 2011,  3, 22824]), array([  1, 2011,  4, 22836])]

示例后4个循环：

[[  1 2011  1 22800] 
[  1 2011  2 22812] 
[  1 2011  3 22824] 
[  1 2011  4 22836]]

我需要改变的代码转换部，使得输出d阵列具有相同的格式的一个中的示例。现在代码做的是从b创建一个数组，然后将该数组附加到c然后将c转换为numpy数组。有没有办法更快地做到这一点？由于所有这些代码都处于一个大循环中（未显示），创建，附加和转换需要很长时间才能生成d数组。我不能移动代码，巨大的循环之外，和数学只是为了说明的目的:)

谢谢

来源

2017-05-24 Max-1919

为什么不使用numpy来生成'd'数组？ Jakevdp的[书籍]（http://nbviewer.jupyter.org/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/02.02-The-Basics-Of-NumPy-Arrays.ipynb）是'numpy'作品 –

谢谢@MaartenFabré，你有什么特别的想法吗？你给我的链接是美好的，我的问题是我没有时间阅读和测试它...... :( –

而不是zxbca你可以告诉我们你想完成什么，用文字吗？ –

一般我们建议在列表中累计值，并创建阵列一次，在结束：

In [16]: c=[] 
    ...: z=12 
    ...: co=0 
    ...: for x in range(1900,1904): 
    ...:   z=x*z 
    ...:   co += 1 
    ...:   b= [1, 2011, co, z] 
    ...:   c.append(b) 
    ...:  
In [17]: c 
Out[17]: 
[[1, 2011, 1, 22800], 
[1, 2011, 2, 43342800], 
[1, 2011, 3, 82438005600], 
[1, 2011, 4, 156879524656800]] 
In [18]: np.array(c) 
Out[18]: 
array([[    1,   2011,    1,   22800], 
     [    1,   2011,    2,  43342800], 
     [    1,   2011,    3, 82438005600], 
     [    1,   2011,    4, 156879524656800]], dtype=int64)

你z计算是不现实的，不断增长的非常大 - 太大 '的Int64'。

来源

2017-05-24 16:18:13 hpaulj

阵列追加并转化成numpy的

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