以下のコードは(z, y, x) = (1,100,200)の配列をz方向に100回appendするコードです．
n_loops = 100で実行時間は0.15[sec]なのですが，配列サイズを大きくしたり，n_loops=10000にすると途方もない時間がかかってしまいます．
そこでnp.appendをlist appendに変換すると早いと知り実装しようとしたのですが，list appendではaxisの指定が分からずとまってしまいました．
どなたか教えていただけないでしょうか？
import time
import numpy as np
data = np.empty((1,100,200))
n_loops = 100
#np.append
start_time = time.time()
for _ in range(n_loops):
bbb = np.random.randint(low=1, high=5,size=1*100*200).reshape(1,100,200)
data = np.append(data, bbb, axis=0)
end_time = time.time()
print(str(end_time - start_time) + ' [sec]') #print calculation time -
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+3
そこでnp.appendをlist appendに変換すると早いと知り
誰だ、そんなこと言ったの・・・まあ確かに、ループのたびにオブジェクト作り直しで足していくよりは速いかもしれませんが。
「最初から(n_loops,100,200)の配列を用意すれば良い」という指摘がすでに上がっていますが、とりあえず、配列の連結がどうしても必要なら、
import time
import numpy as np
data = np.empty((1,100,200))
n_loops = 1000
# np.append
start_time = time.time()
for _ in range(n_loops):
bbb = np.random.randint(low=1, high=5,size=1*100*200).reshape(1,100,200)
data = np.append(data, bbb, axis=0)
end_time = time.time()
print(data.shape)
print(str(end_time - start_time) + ' [sec]') #print calculation time
""" =>
(1001, 100, 200)
25.065351009368896 [sec]
"""
# listに入れてまとめてnp.concatenate
start_time = time.time()
lst = []
for _ in range(n_loops):
bbb = np.random.randint(low=1, high=5,size=1*100*200).reshape(1,100,200)
lst.append(bbb)
data = np.concatenate(lst, axis=0)
end_time = time.time()
print(data.shape)
print(str(end_time - start_time) + ' [sec]') #print calculation time
""" =>
(1000, 100, 200)
0.22292709350585938 [sec]
"""listに入れておいて、最後にまとめてnp.concatenateを呼ぶ。これで実用的な速度になるでしょう。
追記
# 空の配列を先に定義しておく
data = np.empty((n_loops,100,200))
start_time = time.time()
for i in range(n_loops):
bbb = np.random.randint(low=1, high=5,size=1*100*200).reshape(1,100,200)
data[i] = bbb
end_time = time.time()
print(data.shape)
print(str(end_time - start_time) + ' [sec]') #print calculation time
""" =>
(1000, 100, 200)
0.16308903694152832 [sec]
"""
こっちの方が速い・・・かな？
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ozwk
2018/07/03 15:44
最初から(n_loops,100,200)の配列を用意すれば良いんじゃないですかね
loreeeee
2018/07/03 15:53 編集
元のデータの配列サイズが実際にはさらに巨大なため，handlingしやすいように元データは小分けにしている事情があります．