使用 for 循环构建 Numpy 数组

Question

我已经运行遇到过很多场景，在这些场景中，我必须遍历 CSV 或其他数据文件，找到一些符合一些条件的数据，并将这些数据放入一个数组中。非常标准和常见的 Numpy 行为。

我的一般方法是设置一个列表，在 for 循环中查找值，附加到该列表，然后在最后转换回数组。

stats = []

for i in range(len(headers)):
    
    max_value = np.max(data[:, i])

    stats.append(max_value)

all_stats = np.array(stats, dtype = float)

这看起来有点臃肿，而且当我还想为不同的条件插入不同的值时不够稳健。在 for 循环中构建值数组的最佳方法是什么，其中结果数组的大小事先是未知的？

谢谢！

Answer 1

根据您的代码，您可能拥有：

all_stats = np.max( data[:,:len(headers)], axis=1)

以矢量化（更快）的方式为您提供相同的结果。

使用 for 循环构建 Numpy 数组

Building up a Numpy Array with a for loop

python

arrays

for-loop

numpy