Cara menggunakan empty for loop python

Python NumPy empty() adalah fungsi NumPy bawaan yang digunakan untuk mengembalikan array dengan bentuk dan ukuran yang sama dengan nilai acak sebagai entrinya. Itu didefinisikan di bawah numpy, yang dapat diimpor sebagai import numpy sebagai np, dan kita dapat membuat array multidimensi dan menurunkan statistik matematika lainnya dengan bantuan numpy, yang merupakan perpustakaan dengan Python.

Table of Contents Show

• Python NumPy kosong ()
• appdividend.com
• appdividend.com

Python NumPy kosong ()

Fungsi empty() digunakan untuk membuat larik baru dengan bentuk dan tipe tertentu, tanpa menginisialisasi entri.

Sintaksis

numpy.empty(shape,dtype,order)

#python #numpy

appdividend.com

Python NumPy empty() adalah fungsi NumPy bawaan yang digunakan untuk mengembalikan array dengan bentuk dan ukuran yang sama dengan nilai acak sebagai entrinya.

-> shape : Number of rows
-> order : C_contiguous or F_contiguous
-> dtype : [optional, float(by Default)] Data type of returned array.  

Matrix b : 
 [         0 1079574528]

Matrix a : 
 [[0 0]
 [0 0]]

Matrix a : 
 [[ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]]

Saya tidak tahu bagaimana cara menggunakan array atau matriks dengan cara yang biasanya saya gunakan daftar. Saya ingin membuat array kosong (atau matriks) dan kemudian menambahkan satu kolom (atau baris) padanya sekaligus.

Saat ini satu-satunya cara saya dapat menemukan untuk melakukan ini adalah seperti:

mat = None
for col in columns:
    if mat is None:
        mat = col
    else:
        mat = hstack((mat, col))

Sedangkan jika itu daftar, saya akan melakukan sesuatu seperti ini:

list = []
for item in data:
    list.append(item)

Apakah ada cara untuk menggunakan notasi semacam itu untuk NumPy array atau matriks?

Anda memiliki model mental yang salah untuk menggunakan NumPy secara efisien. Array NumPy disimpan dalam blok memori yang berdekatan. Jika Anda ingin menambahkan baris atau kolom ke array yang ada, seluruh array harus disalin ke blok memori baru, membuat celah untuk elemen baru yang akan disimpan. Ini sangat tidak efisien jika dilakukan berulang kali untuk membangun array.

Dalam hal menambahkan baris, taruhan terbaik Anda adalah membuat array yang sebesar kumpulan data Anda nantinya, dan kemudian menambahkan data ke baris-demi-baris:

>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(shape=(5,2))
>>> a
array([[ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.]])
>>> a[0] = [1,2]
>>> a[1] = [2,3]
>>> a
array([[ 1.,  2.],
   [ 2.,  3.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.]])

Array NumPy adalah struktur data yang sangat berbeda dari daftar dan dirancang untuk digunakan dengan cara yang berbeda. Penggunaan hstack Anda berpotensi sangat tidak efisien ... setiap kali Anda menyebutnya, semua data dalam larik yang ada disalin ke yang baru. (Fungsi append akan memiliki masalah yang sama.) Jika Anda ingin membangun matriks Anda satu kolom pada satu waktu, Anda mungkin sebaiknya menyimpannya dalam daftar sampai selesai, dan hanya kemudian mengubahnya menjadi array.

misalnya.

mylist = []
for item in data:
    mylist.append(item)
mat = numpy.array(mylist)

item dapat berupa daftar, array atau apapun yang dapat diubah, selama karena setiap item memiliki jumlah elemen yang sama.
Dalam kasus khusus ini (data adalah beberapa iterable yang menahan kolom matriks) Anda cukup menggunakan

mat = numpy.array(data)

(Perhatikan juga bahwa menggunakan list sebagai nama variabel mungkin bukan praktik yang baik karena menutupi tipe bawaan dengan nama itu, yang dapat menyebabkan bug.)

EDIT:

Jika karena alasan tertentu Anda benar-benar ingin membuat array kosong, Anda bisa menggunakan numpy.array([]), tetapi ini jarang berguna!

Untuk membuat array multidimensi kosong di NumPy (mis. Array 2D m*n untuk menyimpan matriks Anda), jika Anda tidak tahu m berapa banyak baris yang akan Anda tambahkan dan tidak peduli tentang biaya komputasi yang disebutkan Stephen Simmons (yaitu membangun array di setiap append), Anda dapat menekan ke 0 dimensi yang ingin Anda tambahkan ke: X = np.empty(shape=[0, n]).

Dengan cara ini Anda dapat menggunakan misalnya (di sini m = 5 yang kami anggap tidak kami ketahui saat membuat matriks kosong, dan n = 2):

import numpy as np

n = 2
X = np.empty(shape=[0, n])

for i in range(5):
    for j  in range(2):
        X = np.append(X, [[i, j]], axis=0)

print X

yang akan memberi Anda:

[[ 0.  0.]
 [ 0.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 1.  1.]
 [ 2.  0.]
 [ 2.  1.]
 [ 3.  0.]
 [ 3.  1.]
 [ 4.  0.]
 [ 4.  1.]]

Saya sering melihat ini karena saya perlu menggunakan numpy.array sebagai set di salah satu proyek sekolah saya dan saya perlu diinisialisasi kosong ... Saya tidak menemukan jawaban yang relevan di sini di Stack Overflow, jadi saya mulai mencoret-coret sesuatu. 

# Initialize your variable as an empty list first
In [32]: x=[]
# and now cast it as a numpy ndarray
In [33]: x=np.array(x)

Hasilnya adalah:

In [34]: x
Out[34]: array([], dtype=float64)

Oleh karena itu Anda dapat langsung menginisialisasi array np sebagai berikut:

In [36]: x= np.array([], dtype=np.float64)

Saya harap ini membantu.

Anda dapat menggunakan fungsi append. Untuk baris:

>>> from numpy import *
>>> a = array([10,20,30])
>>> append(a, [[1,2,3]], axis=0)
array([[10, 20, 30],      
       [1, 2, 3]])

Untuk kolom:

>>> append(a, [[15],[15]], axis=1)
array([[10, 20, 30, 15],      
       [1, 2, 3, 15]])

EDIT
Tentu saja, seperti yang disebutkan dalam jawaban lain, kecuali Anda sedang melakukan pemrosesan (mis. Inversi) pada matriks/array SETIAP kali Anda menambahkan sesuatu ke dalamnya, saya hanya akan membuat daftar, menambahkannya kemudian mengubahnya ke sebuah array.

Jika Anda benar-benar tidak tahu ukuran akhir array, Anda dapat menambah ukuran array seperti ini:

my_arr = numpy.zeros((0,5))
for i in range(3):
    my_arr=numpy.concatenate( ( my_arr, numpy.ones((1,5)) ) )
print(my_arr)

[[ 1.  1.  1.  1.  1.]  [ 1.  1.  1.  1.  1.]  [ 1.  1.  1.  1.  1.]]

• Perhatikan 0 di baris pertama.
• numpy.append adalah pilihan lain. Itu memanggil numpy.concatenate.

Anda dapat menerapkannya untuk membangun segala jenis array, seperti nol:

a = range(5)
a = [i*0 for i in a]
print a 
[0, 0, 0, 0, 0]

Bergantung pada apa Anda menggunakan ini untuk, Anda mungkin perlu menentukan tipe data (lihat 'tipe' ).

Misalnya, untuk membuat array 2D dengan nilai 8-bit (cocok untuk digunakan sebagai gambar monokrom):

myarray = numpy.empty(shape=(H,W),dtype='u1')

Untuk gambar RGB, sertakan jumlah saluran warna dalam bentuk: shape=(H,W,3)

Anda mungkin juga ingin mempertimbangkan inisialisasi nol dengan numpy.zeros alih-alih menggunakan numpy.empty. Lihat catatan di sini .

Saya pikir Anda ingin menangani sebagian besar pekerjaan dengan daftar lalu gunakan hasilnya sebagai matriks. Mungkin ini caranya; 

ur_list = []
for col in columns:
    ur_list.append(list(col))

mat = np.matrix(ur_list)