python - 使用 np.zero 创建元组

Question

我可能太笨了，但我需要一个快速的版本:

for i in range(0,4):
    c.append((0,0,0))

out: [(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0)] 

我想在 shape of (xL,) 中创建一个 zero filled tuple，其中 x 是 ( 0,0,0) 的 ...我现在有三个可行的解决方案，它们都不包括 np.zero

Answer 1

你可以走结构化数组路线:

In [304]: np.zeros((10,),dtype='i,i,i')
Out[304]: 
array([(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0),
       (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4')])

严格来说，这些不是元组 - 它只是将它们显示为元组。

但要获取元组列表，只需使用tolist:

In [305]: np.zeros((10,),dtype='i,i,i').tolist()
Out[305]: 
[(0, 0, 0),
 (0, 0, 0),
 (0, 0, 0),
 ...
 (0, 0, 0),
 (0, 0, 0),
 (0, 0, 0)]

您可以使用 ','.join(['i']*3) 生成的字符串概括元组长度

对于非结构化方法，我会使用

[tuple(x) for x in np.zeros((10,3),int)]

在 Python3 中(尤其是)我更喜欢列表理解而不是等效的映射:list(map(tuple, np.zeros((10,3),int)))。

一些时间(L=10**5):

结构化数组:

In [340]: timeit np.zeros((L,),dtype='i,i,i')
10000 loops, best of 3: 77.5 µs per loop

转换为元组列表的结构化数组:

In [341]: timeit np.zeros((L,),dtype='i,i,i').tolist()
10 loops, best of 3: 73.6 ms per loop

二维数组中的元组列表:

In [342]: timeit [tuple(x) for x in np.zeros((L,3),int)]
1 loops, best of 3: 223 ms per loop

元组的纯 python 列表:

In [343]: timeit [(0,0,0) for _ in range(L)]
100 loops, best of 3: 15.1 ms per loop

最佳元组列表(@swensel):

In [344]: timeit [(0,0,0)]*L
1000 loops, best of 3: 429 µs per loop

如果最终目标是元组列表，请坚持使用 Python。

如果目标是 numpy 结构化数组，直接进行。

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使用[(0,0,0)]*L时需要注意的一件事；这通过简单地复制指针来实现它的速度。列表中的每个条目都指向同一个元组。嵌套列表可能会出现严重问题:

x = [[0,0,0]]*L
x[1][1] = 3

改变每个子列表。对于元组，这不是什么大问题，因为它们是不可变的。