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コピーせずにNumpy配列を連結する

Numpyでは、np.appendまたはnp.concatenateで2つの配列をエンドツーエンドで連結できます。

>>> X = np.array([[1,2,3]])
>>> Y = np.array([[-1,-2,-3],[4,5,6]])
>>> Z = np.append(X, Y, axis=0)
>>> Z
array([[ 1,  2,  3],
       [-1, -2, -3],
       [ 4,  5,  6]])

しかし、これらは入力配列のコピーを作成します。

>>> Z[0,:] = 0
>>> Z
array([[ 0,  0,  0],
       [-1, -2, -3],
       [ 4,  5,  6]])
>>> X
array([[1, 2, 3]])

2つの配列をviewに連結する方法、つまりコピーせずに方法はありますか？ np.ndarrayサブクラスが必要ですか？

pythonmultidimensional-arraynumpy
65
Fred Foo

Numpy配列に属するメモリは連続している必要があります。配列を個別に割り当てた場合、それらはメモリ内にランダムに散在し、ビューNumpy配列としてそれらを表す方法はありません。

必要な配列の数が事前にわかっている場合は、代わりに、事前に割り当てた1つの大きな配列から開始し、小さな配列のそれぞれを大きな配列のビューにすることができます（たとえば、スライスによって取得されます）。

66
pv.

データを入力する前に配列を初期化するだけです。必要に応じて、必要以上のスペースを割り当てることができ、numpyの動作方法により、それ以上RAMを占有しません。

A = np.zeros(R,C)
A[row] = [data]

メモリは、データが配列に配置されると使用されます。 2つの連結から新しい配列を作成しても、任意のサイズのデータ​​セット、つまり1GB以上のデータセットでは終了しません。

9
John

まったくエレガントではありませんが、配列へのポインタを格納するためにタプルを使用して、望みに近づけることができます。今、私はこのケースでそれをどのように使用するか分かりませんが、以前にこのようなことをしました。

>>> X = np.array([[1,2,3]])
>>> Y = np.array([[-1,-2,-3],[4,5,6]])
>>> z = (X, Y)
>>> z[0][:] = 0
>>> z
(array([[0, 0, 0]]), array([[-1, -2, -3],
       [ 4,  5,  6]]))
>>> X
array([[0, 0, 0]])
1
Brian Larsen

私は同じ問題を抱えていましたが、通常は（コピーで）連結した後、元の配列を再割り当てして連結したもののビューになりました：

import numpy as np

def concat_no_copy(arrays):
    """ Concats the arrays and returns the concatenated array 
    in addition to the original arrays as views of the concatenated one.

    Parameters:
    -----------
    arrays: list
        the list of arrays to concatenate
    """
    con = np.concatenate(arrays)

    viewarrays = []
    for i, arr in enumerate(arrays):
        arrnew = con[sum(len(a) for a in arrays[:i]):
                     sum(len(a) for a in arrays[:i + 1])]
        viewarrays.append(arrnew)
        assert all(arr == arrnew)

    # return the view arrays, replace the old ones with these
    return con, viewarrays

次のようにテストできます。

def test_concat_no_copy():
    arr1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
    arr2 = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
    arr3 = np.array([10, 11, 12, 13, 14])

    arraylist = [arr1, arr2, arr3]

    con, newarraylist = concat_no_copy(arraylist)

    assert all(con == np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 
                                11, 12, 13, 14]))

    for old, new in Zip(arraylist, newarraylist):
        assert all(old == new)
0
architectonic

答えは ndarrayのndarray行への参照 の他の答えに基づいています

X = np.array([[1,2,3]])
Y = np.array([[-1,-2,-3],[4,5,6]])
Z = np.array([None, None, None])
Z[0] = X[0]
Z[1] = Y[0]
Z[2] = Y[1]

Z[0][0] = 5 # X would be changed as well

print(X)
Output: 
array([[5, 2, 3]])

# Let's make it a function!
def concat(X, Y, copy=True):
    """Return an array of references if copy=False""" 
    if copy is True:  # deep copy
        return np.append(X, Y, axis=0)
    len_x, len_y = len(X), len(Y)
    ret = np.array([None for _ in range(len_x + len_y)])
    for i in range(len_x):
        ret[i] = X[i]
    for j in range(len_y):
        ret[len_x + j] = Y[j] 
    return ret
0
Tai

次のような配列の配列を作成できます。

>>> from numpy import *
>>> a = array([1.0, 2.0, 3.0])
>>> b = array([4.0, 5.0])
>>> c = array([a, b])
>>> c
array([[ 1.  2.  3.], [ 4.  5.]], dtype=object)
>>> a[0] = 100.0
>>> a
array([ 100.,    2.,    3.])
>>> c
array([[ 100.    2.    3.], [ 4.  5.]], dtype=object)
>>> c[0][1] = 200.0
>>> a
array([ 100.,  200.,    3.])
>>> c
array([[ 100.  200.    3.], [ 4.  5.]], dtype=object)
>>> c *= 1000
>>> c
array([[ 100000.  200000.    3000.], [ 4000.  5000.]], dtype=object)
>>> a
array([ 100.,  200.,    3.])
>>> # Oops! Copies were made...

問題は、ブロードキャスト操作でコピーを作成することです（バグのように聞こえます）。

0
e.tadeu