说我有一个像这样的numpy矩阵:
[[ x1, x2, x3, ... ],
[ y1, y2, y3, ... ],
[ z1, z2, z3, ... ],
[ 1, 1, 1, ... ]]
我想从中提取像这样的列表列表:
[[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], ... ]
这样做的最佳方式是什么?
目前我有:
tpoints = [pt[:3].tolist() for pt in numpy.asarray(tptmat.T)]
对tolist()
的调用占用了不成比例的时间,大约是我计划中最耗时功能所用时间的三分之一。
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
14422540 69.777 0.000 69.777 0.000 {method 'tolist' of 'numpy.ndarray' objects}
20 64.258 3.213 178.057 8.903 trans.py:152(_apply)
...
答案 0 :(得分:3)
为什么不在转置之前删除最后一行?
m[:3].T.tolist()
# ^^^^^^^^^ optional
Micro-benchmark显示此方法比您的方法快61%,如果您不将其转换为列表列表,则速度提高45倍,对于100×4矩阵。
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'm[:3].T'
100000 loops, best of 3: 6.26 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'm[:3].T.tolist()'
10000 loops, best of 3: 180 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'numpy.asarray(m[:3].T)'
100000 loops, best of 3: 10.9 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' '[p[:3].tolist()for p in numpy.asarray(m.T)]'
1000 loops, best of 3: 289 usec per loop
答案 1 :(得分:1)
你试过zip(*matrix)
吗?这将离开你
[[x1, y1, z1, 1], [x2, y2, z2, 1], [x3, y3, z3, 1], ... ]
但列表生成可能仍会发生......
等待(额头拍掌)!这应该可以解决问题:
zip(*matrix[:3])
在交互式shell中:
>>> matrix = [[ 11, 12, 13, 14],
... [ 21, 22, 23, 24],
... [ 31, 32, 33, 34],
... [ 1, 1, 1, 1]]
>>> zip(*matrix[:3])
[(11, 21, 31), (12, 22, 32), (13, 23, 33), (14, 24, 34)]
>>>
这是一个元组列表,但这真的很重要吗?