Инициализация массива NumPy одинаковыми значениями
Быстрый ответ
Для инициализации массива NumPy константным значением используйте функцию np.full()
. В функцию нужно передать размерность массива shape
и значение fill_value
.
import numpy as np
array = np.full((2, 2), 9)
Следующим шагом будет создание массива [[9 9] [9 9]]
, состоящего из двух пар одинаковых чисел!
Другие способы: изобилие вариантов!
Пустой массив, который на самом деле не пустой? [Как кошка Шрёдингера 😉]
Большие массивы можно инициализировать быстро и эффективно при помощи комбинации np.empty()
и fill()
:
large_array = np.empty((10, 10))
large_array.fill(7)
Сначала создаётся массив c выделенной памятью без инициализации np.empty()
, а затем мгновенно заполняется "семёрками".
Срезы всегда под рукой: [Но это не пицца, это массив!]
array = np.empty((2, 2))
array[:] = 9
Этот способ подходит для массивов среднего размера. Он позволяет инициализировать все элементы за одну операцию.
Барьер для None: [Что не существует, но всё же есть]
Во время работы с None
этот метод пригодится:
array_with_none = np.full((3, 3), None, dtype=object)
Так, вы получаете массив, адекватно обрабатывающий значения None
.
Краткий экскурс по производительности
Broadcasting во имя скорости: мгновенное клонирование!
array_broadcasted = np.zeros((5, 5)) + 8
Воспользуйтесь операцией broadcasting для повышения производительности, избавившись от необходимости в циклах.
Чтобы сравнить разные подходы и определить самый производительный, используйте инструменты, такие как perfplot
, особенно если речь идет о работе с большими массивами данных.
Таблица сравнения методов
Метод | Оптимальные условия | Инициализация массива | Производительность |
---|---|---|---|
np.full() | Любые размеры массива | Одновременная | Высокая |
np.empty().fill() | Большие массивы | Двухэтапная | Очень высокая |
Срезы [:] | Средние размеры массива | Одновременная | Высокая |
Циклы/np.repeat() | Не рекомендуется | Последовательная | Низкая |
Да, np.empty().fill()
— это самый быстрый метод! Нет, мы не раздаём черепах!
Важные детали: типы данных и значения
Помните о важности типов данных (dtype
), особенно при работе с массивами объектов или сложными структурами.
Визуализация
Представьте себе, что одновременно, без очередей, в каждый из личных ячеек кладут одинаковые предметы:
До: [🔒, 🔒, 🔒, 🔒, 🔒] После: [💰, 💰, 💰, 💰, 💰]
Команда np.full()
в NumPy делает именно так:
import numpy as np
lockers = np.full((1, 5), '💰')
Вуаля — теперь каждая ячейка заполнена, и для этого совершенно не нужно ждать!
Практические советы и лайфхаки
Инициализировать массивы в NumPy удобно в различных ситуациях, начиная от установки параметров в симуляциях и заканчивая созданием масок для обработки изображений.
Настраиваем размеры: синхронизация габаритов:
other_array = np.random.rand(3, 4)
matching_array = np.full(other_array.shape, 3.14)
Создавайте массивы с размерностью, совпадающей с другими массивами – это пригодится во множестве случаев.
Когда скорость важна: оптимизация процессов
Если критична скорость, попробуйте экспериментировать с различными методами инициализации, чтобы найти оптимальное сочетание скорости выполнения и эффективности использования памяти.
Полезные материалы
- numpy.full — официальное руководство NumPy v1.26
- Расчёт корреляции Пирсона и значимости в Python – Stack Overflow
- Программирование с NumPy без циклов – Real Python
- Комплексное руководство по NumPy для Python – YouTube
- Введение в NumPy | Руководство по науке о данных с Python
- Объект массива NumPy — лекционные заметки Scipy