Numpy的vstack是否会创建一个新阵列 - 它结合的那个？

Question

我正在编写一些函数，这些函数沿着目录树向下，按名称对文件进行排序，并在表中对它们进行编码+更多信息。

这个表我定义为Numpy vstack数组。 在开始时，它向数组添加条目是快速的，但当它达到大约20 000个条目时，它会减慢很多。 这么多，为了达到目标大约9万个人口，它需要大约10分钟。

我非常怀疑vstack是罪魁祸首，因为它可能会复制整个表格+我追加的行。 官方的Numpy文档说vstacking只不过是“连接”......但这并没有回答我的问题。

因此，np.vstack（）是否会查看要粘合在一起的数组的大小，然后将所需的内存和复制到我们正在堆叠的数组的内容中进行操作？

更新：女士们，先生们，对于统计数据，使用列表将执行时间提高到0.5秒。 这比实际速度提高了20多倍，实际上它甚至还低于此，因为我的测量包括一些额外的操作。

Answer 1

你是对的， np.vstack复制完整的数组。

您可以通过小型python体验来确认它：

a = np.array([[1,2,3]])
b = np.array([[4,5,6]])
res = np.vstack((a,b))
res
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

然后，如果修改数组a并打印res，则可以看到res未被修改

a[0,2] = 19
res
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])