Объединение списка массивов numpy в один массив (быстрый)

Какой бы самый быстрый способ объединить список массивов numpy в один массив, если знать длину списка и размер массивов, что одинаково для всех?

Я попробовал два подхода:

A вы можете видеть vstack быстрее, но по какой-то причине первый запуск занимает три раза дольше, чем второй. Я предполагаю, что это вызвано (отсутствием) preallocation. Итак, как бы я выделил массив для vstack? Или вы знаете более быстрый метод?

Спасибо!

[ОБНОВЛЕНИЕ]

Я хочу (25280, 320) не (80, 320, 320), что означает, что merged_array = array(list_of_arrays) не работает для меня. Спасибо Joris за то, что указали это!!!

Вывод:

0.547468900681 s merged_array = array(first_list_of_arrays)
0.547191858292 s merged_array = array(second_list_of_arrays)
0.656183958054 s vstack first
0.236850976944 s vstack second

Код:

import numpy
import time
width = 320
height = 320
n_matrices=80

secondmatrices = list()
for i in range(n_matrices):
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32)
    secondmatrices.append(numpy.round(temp*9))

firstmatrices = list()
for i in range(n_matrices):
    temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32)
    firstmatrices.append(numpy.round(temp*9))


t1 = time.time()
first1=numpy.array(firstmatrices)
print time.time() - t1, "s merged_array = array(first_list_of_arrays)"

t1 = time.time()
second1=numpy.array(secondmatrices)
print time.time() - t1, "s merged_array = array(second_list_of_arrays)"

t1 = time.time()
first2 = firstmatrices.pop()
for i in range(len(firstmatrices)):
    first2 = numpy.vstack((firstmatrices.pop(),first2))
print time.time() - t1, "s vstack first"

t1 = time.time()
second2 = secondmatrices.pop()
for i in range(len(secondmatrices)):
    second2 = numpy.vstack((secondmatrices.pop(),second2))

print time.time() - t1, "s vstack second"

Ответы

Ответ 1

У вас есть 80 массивов 320x320? Поэтому вы, вероятно, захотите использовать dstack:

first3 = numpy.dstack(firstmatrices)

Это возвращает один массив 80x320x320, как и numpy.array(firstmatrices) делает:

timeit numpy.dstack(firstmatrices)
10 loops, best of 3: 47.1 ms per loop


timeit numpy.array(firstmatrices)
1 loops, best of 3: 750 ms per loop

Если вы хотите использовать vstack, он вернет массив 25600x320:

timeit numpy.vstack(firstmatrices)
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop