Numpy：将单个元素广播到 len n 数组

Question

假设我有一个数据框。此数据框具有字符串内容。我需要执行以下操作：for i in range(0,100000):    label = raw.values[i,3]    stackable = np.asarray([label for i in range(40)]).reshape((-1,1))    data.append(np.hstack(some_other_data,stackable))这是我正在尝试做的一个小例子，它在 python 中需要很长时间。使用 numpy 执行此操作的“正确”方法是什么？

Answer 1

full应该是在数组中“复制”字符串的快速（错误）方式：

In [84]: np.full(4, 'label')                                                                     

Out[84]: array(['label', 'label', 'label', 'label'], dtype='<U5')

In [85]: alist = []                                                                              

In [86]: labels = ['one','two','three']                                                          

In [87]: for i in range(3): 

    ...:     temp=np.full(3,labels[i]) 

    ...:     alist.append(temp) 

    ...:                                                                                         

In [88]: alist                                                                                   

Out[88]: 

[array(['one', 'one', 'one'], dtype='<U3'),

 array(['two', 'two', 'two'], dtype='<U3'),

 array(['three', 'three', 'three'], dtype='<U5')]

In [89]: np.array(alist)                                                                         

Out[89]: 

array([['one', 'one', 'one'],

       ['two', 'two', 'two'],

       ['three', 'three', 'three']], dtype='<U5')

或列表理解：

In [91]: np.array([np.full(3,l,'U7') for l in labels])                                           

Out[91]: 

array([['one', 'one', 'one'],

       ['two', 'two', 'two'],

       ['three', 'three', 'three']], dtype='<U7')

Answer 2

更换

stackable = np.asarray([label for i in range(40)]).reshape((-1,1))

和

stackable = np.asarray([label]*40).reshape((-1,1))

在我的机器上获得 10-20% 的性能提升。可能还有更多可以做的事情，但是如果不了解更多关于data和就很难说some_other_data。