Question

我是python和numpy的新手，很抱歉，如果这个问题很明显。在互联网上看，我找不到正确的答案。我需要在python中创建一个未知大小的2维（a.ndim - ＆gt; 2）数组。可能吗？我已经找到了一种方法，可以通过一个列表通过一个维度，但是没有运气的二维。

例如

for i in range(0,Nsens):
    count=0
    for l in range (0,my_data.shape[0]):
        if my_data['Node_ID'][l]==sensors_name[i]:
            temp[count,i]=my_data['Temperature'][l]
            count=count+1
        else:
            count=count

其中temp是我需要初始化的数组。

Answer 1

这显示了一个相当高的性能（虽然比初始化到精确大小要慢）在numpy中填充未知大小的数组：

data = numpy.zeros( (1, 1) )
N = 0
while True:
    row = ...
    if not row: break
    # assume every row has shape (K,)
    K = row.shape[0]
    if (N >= data.shape[0]):
        # over-expand: any ratio around 1.5-2 should produce good behavior
        data.resize( (N*2, K) )
    if (K >= data.shape[1]):
        # no need to over-expand: presumably less common
        data.resize( (N, K+1) )
    # add row to data
    data[N, 0:K] = row

# slice to size of actual data
data = data[:N, :]

适应您的情况：

if count > temp.shape[0]:
    temp.resize( (max( temp.shape[0]*2, count+1 ), temp.shape[1]) )
if i > temp.shape[1]:
    temp.resize( (temp.shape[0], max(temp.shape[1]*2, i+1)) )
# now safe to use temp[count, i]

您可能还想跟踪实际数据大小（最大计数，最大值i）并稍后修剪数组。

Answer 2

在numpy中，你必须在初始化时指定数组的大小。稍后，您可以根据需要扩展阵列。

但请记住，不建议扩展阵列，应该作为最后的手段。

Dynamically expanding a scipy array

Answer 3

鉴于您的后续评论，听起来您正在尝试执行以下操作：

arr1 = { 'sensor1' : ' ', 'sensor2' : ' ', 'sensor_n' : ' ' }   #dictionary of sensors (a blank associative array)
                                                                #take not of the curly braces '{ }'
                                                                #inside the braces are key : value pairs
arr1['sensor1'] = 23
arr1['sensor2'] = 55
arr1['sensor_n'] = 125

print arr1

for k,v in arr1.iteritems():
    print k,v

for i in arr1:
    print arr1[i]

Python Tutorials on Dictionaries应该能够为您提供所寻求的洞察力。

Python中2维未知大小的数组

3 个答案: