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要求:
这是我的代码:
def __init__(self):
self.data = []
def update(self, row):
self.data.append(row)
def finalize(self):
dx = np.array(self.data)
我尝试过的其他内容包括以下代码……但这要慢得多。
def class A:
def __init__(self):
self.data = np.array([])
def update(self, row):
np.append(self.data, row)
def finalize(self):
dx = np.reshape(self.data, size=(self.data.shape[0]/5, 5))
这是如何调用的示意图:
for i in range(500000):
ax = A()
for j in range(200):
ax.update([1,2,3,4,5])
ax.finalize()
# some processing on ax
最佳答案
我尝试了一些不同的事情,有时间安排。
import numpy as np
你提到的慢的方法:(32.094秒)
class A:
def __init__(self):
self.data = np.array([])
def update(self, row):
self.data = np.append(self.data, row)
def finalize(self):
return np.reshape(self.data, newshape=(self.data.shape[0]/5, 5))
常规ol Python列表:(0.308秒)
class B:
def __init__(self):
self.data = []
def update(self, row):
for r in row:
self.data.append(r)
def finalize(self):
return np.reshape(self.data, newshape=(len(self.data)/5, 5))
尝试在 numpy 中实现一个数组列表:(0.362 秒)
class C:
def __init__(self):
self.data = np.zeros((100,))
self.capacity = 100
self.size = 0
def update(self, row):
for r in row:
self.add(r)
def add(self, x):
if self.size == self.capacity:
self.capacity *= 4
newdata = np.zeros((self.capacity,))
newdata[:self.size] = self.data
self.data = newdata
self.data[self.size] = x
self.size += 1
def finalize(self):
data = self.data[:self.size]
return np.reshape(data, newshape=(len(data)/5, 5))
这就是我的计时方式:
x = C()
for i in xrange(100000):
x.update([i])
所以看起来普通的旧 Python 列表相当不错;)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!