Question

我现在这样做的方式看起来非常笨重。有没有更好的方法来索引这个数组？

这是有效的代码：

DEM = np.empty((number_of_DEM_files, DEMfile.shape[0], DEMfile.shape[1]), 'float')

for t in range(number_of_DEM_files):
      DEM[t] = np.load(DEM_filename_list[t])

我尝试使用这样的列表推导：

DEM = np.load([DEM_filename_list[t] for t in range(number_of_DEM_files)])

但是我收到语法错误。这可能吗？是否有理由这样做，或者它和我已经得到的一样慢？还有更好的方法吗？

编辑：

DEM_filename_list如下所示：

DEM_filename_list = (D:/Documents/Data/grand_canyon_2015/03-11/dem1.npy,
                     D:/Documents/Data/grand_canyon_2015/03-11/dem2.npy,
                     D:/Documents/Data/grand_canyon_2015/03-11/dem3.npy,
                     etc)

第一行创建一个空的3d数组。最后，我试图在一个3d数组中加载和存储一系列时间序列，以便您可以使用 DEM [T，I，j]的

其中t是时间，i是行号，j是列号。

Answer 1

这是一个可测试的例子，工作正常：

import numpy as np

a = np.array((1,2))
b = np.array((3,4))

with open('12', 'wb') as f:
    np.save(f,a)
with open('34', 'wb') as f:
    np.save(f,b)    

l = DEM_filename_list

DEM = [np.load(ll) for ll in l]

print DEM

输出

[array([1, 2]), array([3, 4])]

或提供您的注释：

import numpy as np

DEM = [np.load(ll) for ll in DEM_filename_list]

print DEM

<强>输出：

 DEM_files

<强>更新：

不需要行：

DEM = np.empty((number_of_DEM_files))

Answer 2

我不确定 number_of_DEM_files 是否与 DEM_filename_list 有直接关系，我认为它是一对一的，DEM_filename_list是可迭代的（按名称），在这种情况下我会做这样的事情。

DEM = np.empty((number_of_DEM_files, DEMfile.shape[0], DEMfile.shape[1])

for i, t in enumerate(DEM_filename_list):
      DEM[i] = np.load(t)

或

DEM = [np.load(t) for t in DEM_filename_list]

Answer 3

您可以使用enumerate内置函数来获取（index，value）的枚举对象，并在结果对中使用索引。

如果性能有问题，您可以使用numpy枚举函数：ndenumerate。

使用列表推导进行索引？可能吗？

3 个答案: