python - 附加到 for 循环内的 numpy 数组或列表 - 哪个更可取？

Question

我正在编写一些如下所示的代码:

import numpy as np

A=np.array([[1,0,3,5,7],[4,0,6,2,3]])

def SMD(matrix):
if isinstance(matrix,np.ndarray)==False:
    raise ValueError('The needed datatype is an array')
else:
    m= matrix.shape[0]
    n= matrix.shape[1]
    a=np.array([])
    b=np.array([0])
    c=np.array([])
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] !=0:            
                np.append(a,matrix[i][j])
                np.append(c,j)
        np.append(b,len(a))
    return a,b,c

但是，在这种情况下，numpy append 对我不起作用。如果我改用列表而不是数组，代码运行得很好:

def SMD(matrix):
if isinstance(matrix,np.ndarray)==False:
    raise ValueError('The needed datatype is an array')
else:
    m= matrix.shape[0]
    n= matrix.shape[1]
    d=[]
    e=[0]
    f=[]
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] !=0:  
                d.append(matrix[i][j])
                f.append(j)
        e.append(len(d))
    return d,e,f

想要的输出是:

[1, 3, 5, 7, 4, 6, 2, 3], [0, 4, 8], [0, 2, 3, 4, 0, 2, 3, 4]

或作为数组(取决于使用的代码)。

当然，我想知道为什么第一个代码不起作用。

据我所知，就计算速度而言，使用数组可能更可取，但在这种情况下，它有什么不同吗？

谢谢

Answer 1

在效率方面你应该避免循环

def SMD(matrix):
    bool_matrix = (matrix!=0)
    return (
        matrix[bool_matrix],
        np.append(0, bool_matrix.sum(1).cumsum()),
        np.where(bool_matrix)[1]
    )

SMD(A)
#(array([1, 3, 5, 7, 4, 6, 2, 3]),
# array([0, 4, 8]),
# array([0, 2, 3, 4, 0, 2, 3, 4]))

matrix[bool_matrix] 只是 matrix 的所有非零元素

np.append(0, bool_matrix.sum(1).cumsum()) 首先计算matrix 行中非零元素的个数；然后计算累计和(从第一行到最后一行)；最后，它在数组的开头添加了 0。

np.where(bool_matrix)[1] 告诉您 matrix 的元素非零的列的索引。