假设我有一个像这样的 numpy 矩阵:
[[ x1, x2, x3, ... ],
[ y1, y2, y3, ... ],
[ z1, z2, z3, ... ],
[ 1, 1, 1, ... ]]
我想从中提取列表列表，如下所示:
[[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], ... ]
执行此操作的最佳方法是什么？
目前我有:
tpoints = [pt[:3].tolist() for pt in numpy.asarray(tptmat.T)]
对 tolist() 的调用占用了不成比例的时间，大约是我程序中最耗时的函数所花费时间的三分之一。
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
14422540 69.777 0.000 69.777 0.000 {method 'tolist' of 'numpy.ndarray' objects}
20 64.258 3.213 178.057 8.903 trans.py:152(_apply)
...
最佳答案
为什么不删除转置前的最后一行？
m[:3].T.tolist()
# ^^^^^^^^^ optional
微基准测试表明，对于 100×4 矩阵，此方法比您的方法快 61%，如果您不将其转换为列表列表，则速度快 45 倍。
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'm[:3].T'
100000 loops, best of 3: 6.26 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'm[:3].T.tolist()'
10000 loops, best of 3: 180 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' 'numpy.asarray(m[:3].T)'
100000 loops, best of 3: 10.9 usec per loop
$ python2.5 -m timeit -s 'import numpy; m = numpy.matrix([[5]*100,[6]*100,[7]*100,[1]*100])' '[p[:3].tolist()for p in numpy.asarray(m.T)]'
1000 loops, best of 3: 289 usec per loop
关于python - 从 numpy 矩阵中最优提取列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3315894/