Question

我想在我的Python代码中使用矩阵，但我不知道我的矩阵的确切大小来定义它。

对于其他矩阵，我使用了np.zeros(a)，其中a已知。

如何定义未知大小的矩阵？

Answer 1

在这种情况下，也许一种方法是使用python list并附加到它，直到它具有所需的大小，然后将其转换为np array

伪代码：

matrix = []
while matrix not full:
    matrix.append(elt)

matrix = np.array(matrix)

Answer 2

您可以编写一个尝试修改np.array的函数，如果遇到IndexError则展开：

x = np.random.normal(size=(2,2))

r,c = (5,10)

try:
    x[r,c] = val
except IndexError:
    r0,c0 = x.shape
    r_ = r+1-r0
    c_ = c+1-c0
    if r > 0:
        x = np.concatenate([x,np.zeros((r_,x.shape[1]))], axis = 0)
    if c > 0:
        x = np.concatenate([x,np.zeros((x.shape[0],c_))], axis = 1)

但是这个实现存在一些问题：首先，它创建了一个数组的副本并返回它的串联，如果你多次使用它会转换为可能的瓶颈。其次，我提供的代码仅在您修改单个元素时才有效。您可以为切片执行此操作，修改代码需要花费更多精力;或者你可以去整个九码并创建一个继承np.array的新对象并覆盖.__getitem__和.__setitem__方法。

或者你可以使用一个巨大的矩阵，或者更好的是，看看你是否可以避免使用未知大小的矩阵。

Answer 3

如果您有python生成器，可以使用np.fromiter：

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

In [11]: np.fromiter(gen(), dtype='int64')
Out[11]: array([1, 2, 3])

请注意，如果你传递一个无限迭代器，你很可能会崩溃python，所以通常最好限制长度（使用count参数）：

In [21]: from itertools import count  # an infinite iterator

In [22]: np.fromiter(count(), dtype='int64', count=3)
Out[22]: array([0, 1, 2])

Answer 4

最佳做法通常是预先分配（如果您知道大小）或首先将array构建为list（使用list.append）。但是列表不能很好地构建在2d中，因为你指定了一个“矩阵”，我认为你想要它。

在这种情况下，我建议预先分配一个超大scipy.sparse矩阵。这些可以定义为比您的内存大得多，lil_matrix或dok_matrix可以按顺序构建。然后，您可以在输入所有数据后将其削减。

from scipy.sparse import dok_matrix

dummy = dok_matrix((1000000, 1000000)) # as big as you think you might need
for i, j, data in generator():
    dummy[i,j] = data
s = np.array(dummy.keys).max() + 1
M = dummy.tocoo[:s,:s] #or tocsr, tobsr, toarray . . .

通过这种方式，您可以将数组构建为Keys of Dictionary（支持动态分配的字典比ndarray更好），但仍然具有类似矩阵的输出，可以（有些）有效地用于数学，甚至处于部分建立状态。

在python中定义一个未知大小的矩阵

4 个答案:

伪代码：