我有以下代码:
r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))
它创建了一个宽x高x 9的矩阵，全是0。相反，我想知道是否有一个函数或方法，以一种简单的方式将它们初始化为nan。
当前回答
请原谅我的迟到，但这里是大型数组的最快解决方案，iff单精度(f4 float32)是你所需要的。是的，np。南也在工作。
def full_single_prec(n):
return numpy.full(n, val, dtype='f4')
其他回答
在numpy中，矢量运算很少需要循环。 你可以创建一个未初始化的数组，并一次分配给所有条目:
>>> a = numpy.empty((3,3,))
>>> a[:] = numpy.nan
>>> a
array([[ NaN, NaN, NaN],
[ NaN, NaN, NaN],
[ NaN, NaN, NaN]])
我已经计时的替代方案a[:] = numpy。a.fill(numpy.nan)由Blaenk发布:
$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a.fill(np.nan)"
10000 loops, best of 3: 54.3 usec per loop
$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a[:] = np.nan"
10000 loops, best of 3: 88.8 usec per loop
计时显示偏好ndarray.fill(..)作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的方便实现，在这里你可以同时为整个切片赋值，代码的意图非常明确。
注意ndarray。fill在原地执行操作，因此numpy.empty((3,3，)).fill(numpy.nan)将返回None。
>>> width = 2
>>> height = 3
>>> r = np.full((width, height, 9), np.nan)
>>> print(r)
array([[[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]],
[[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]]])
>>> r.shape
(2, 3, 9)
请原谅我的迟到，但这里是大型数组的最快解决方案，iff单精度(f4 float32)是你所需要的。是的，np。南也在工作。
def full_single_prec(n):
return numpy.full(n, val, dtype='f4')
如前所述，numpy.empty()是可行的方法。然而，对于对象，fill()可能并不完全像你想象的那样:
In[36]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[37]: a.fill([])
In[38]: a
Out[38]: array([[], [], [], [], []], dtype=object)
In[39]: a[0].append(4)
In[40]: a
Out[40]: array([[4], [4], [4], [4], [4]], dtype=object)
一种方法可以是:
In[41]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[42]: a[:]= [ [] for x in range(5)]
In[43]: a[0].append(4)
In[44]: a
Out[44]: array([[4], [], [], [], []], dtype=object)
这里还没有提到的另一种可能性是使用NumPy平铺:
a = numpy.tile(numpy.nan, (3, 3))
也给了
array([[ NaN, NaN, NaN],
[ NaN, NaN, NaN],
[ NaN, NaN, NaN]])
我不知道速度比较。
