我有一个2D numpy数组.有没有办法在其上创建包含第一k行和所有列的视图？
关键是要避免复制基础数据(数组太大,以至于无法制作部分副本.)
我正在尝试调整在计时器上更新的绘图代码(matplotlib)的基础结构,从使用绘图数据的Python列表到使用numpy数组.我希望能够尽可能地缩短绘图的时间步长,并且由于数据可能会达到数千个点,如果我不能,我会开始快速失去宝贵的时间.我知道numpy数组对于这类事情是首选,但我无法弄清楚何时需要像Python程序员一样思考,何时需要像C++程序员一样思考,以最大限度地提高内存访问效率.
它在scipy.org文档中说append()函数,它返回附加在一起的数组的副本.所有这些副本都能正确收集垃圾吗？例如:
import numpy as np
a = np.arange(10)
a = np.append(a,10)
print a这是我对C++级别的内容的阅读,但如果我知道我在说什么,我就不会问这个问题,所以如果我错了请纠正我!= P
首先分配10个整数的块,并且符号a指向该块的开头.然后分配一个包含11个整数的新块,总共使用21个整数(84个字节).然后将a指针移动到11-int块的开头.我的猜测是,这会导致垃圾收集算法将10-int块的引用计数减少到零并解除分配.这是正确的吗？如果没有,我如何确保在追加时不会产生开销？
我也不确定如何在使用它时正确删除numpy数组.我的图上有一个重置按钮,只是刷新所有数据并重新开始.当我有名单时,这是使用完成的del data[:].是否有numpy数组的等效函数？或者我应该只说data = np.array([])并指望垃圾收集器为我做的工作？