Python:不同类型的多维数组

Question

是否可以在Python中创建不同类型的多维数组？我通常解决它的方式是[([None] * n) for i in xrange(m)],但我不想使用list.我想要的东西实际上是内存中连续的指针数组,而不是列表.(每个列表本身都是连续的,但是当您创建列表列表时,不同的列表可能会分布在RAM中的不同位置.)

此外,写入[([None] * n) for i in xrange(m)]是一种非常复杂的初始化空数组的方式,与之类似empty_array(m, n).还有更好的选择吗？

Answer 1

如果您使用 numpy，那么 numpy 对象数组是“内存中连续的指针数组”。

然而，它们违背了 numpy 数组的通常目的，并且常常最终成为当前问题的糟糕答案......

（相同类型的连续内存 --> 对整个数组进行快速计算...对象数组不允许这样做，因为它们只是指向 python 对象的指针数组。）。

尽管如此，np.empty((m,n), dtype=np.object)还是做你想做的事。

例如

x = np.empty((3,4), dtype=np.object)
print x
x[2,3] = range(5)
x[1,2] = 2
x[1,3] = (item*2 for item in xrange(10))
print x

其产量：

Initial array:
[[None None None None]
 [None None None None]
 [None None None None]]

Modified array:
[[None None None None]
 [None None 2 <generator object <genexpr> at 0x8700d9c>]
 [None None None [0, 1, 2, 3, 4]]]

请注意，它会比“普通”numpy 数组慢得多并且内存效率低得多！（即，None与（numpy，而不是 python）浮点数相比，即使是一个对象也会占用相当多的内存，并且存储在数组中的指针会带来额外的开销。一个大对象数组将使用大量内存！）

但是，如果您实际上需要的是一个多维列表，并且您不打算经常向其追加内容或更改其大小，那么它们可能非常方便。它们本质上相当于 matlab 的元胞数组，虽然 python 中不太需要这种数据结构（python 有列表），但有时它很方便！