a=[特别大的一个数组]
b=[]
for i in range(len(a)):
b.append(np.array(a[i]))
c=np.array(b)
进行这番步骤操作之后,list成功转换成立numpy数组,具体原因不知道。再学习吧,这里做个记录!
Python中将list转换成NumPy数组的一种方法1.可以直接使用np.array()a=[1,2,3,4,5,6]b=np.numpy(a)这种方法在数据较少的时候可以使用,当数据量大了之后会已知卡在那里不动。具体原因不知道为啥,以后继续探索!2.首先将list中的元素转换为numpy数组,再对整个list使用np.array()a=[特别大的一个数组]b=[]for i in range(len(a)): b.append(np.array(a[i]))c=np.arra
NumPy 库中提供了大量与多维数组(numpy.ndarray)有关的功能。NumPy 对数据结构(如实现邻接矩阵或加权矩阵)的支持还是很不错的。我们要实现一个基于 list 的、面向 n 个节点的空加权(或邻接)矩阵时,通常是这样做的:>>> n = 10
>>> N = [[0]*n for _ in range(n)]而在 NumPy 中,我们可通过 zeros 函数来做:>>> impor
因为经常一训练就是很多次迭代,所以找到效率比较高的操作能大大缩短运行时间,但这方面资料不足,所以自己记录总结一下,有需要再补充
索引效率比较
有时候我需要一个数组,然后可能会频繁从中索引数据,那么我选择list还是numpy array呢,这里做了一个简单的实验进行比较,环境python 3.6
import random
import numpy as np
import time
import sys
a = [1] * 20
b = np.array(a)