Python 使用切片的numpy数组分配

如果b是一个2x2 np.ndarray并且执行了以下赋值，numpy在后台做什么，即它是先将列表[100100]转换为numpy数组，还是直接使用列表[100100]填充b的第一行中的值：

 b[1,:] = [100,100]

---

我可以在文档中的什么地方找到更多关于这方面的信息

b[1，：]=[100100]

与

b[1,0] = 100
b[1,1] = 100

但是，由于它使用已编译的循环，因此执行速度更快。

---

（第二个需要在赋值之前转换为ndarray数据类型）。

要评估执行速度，我们将使用库

您可以对此进行测试，您会注意到numpy循环的速度要快两倍：

- numpy way : 0.97758197784423828
- Python way: 2.1633858680725098

这是因为有一个阶段，

值

中的整数（无限整数）被转换为64位的浮点。为了仅比较回路的速度，可在设置中初步完成类型转换：

values = np.array([i for i in xrange(100)], dtype=np.float64)

以下是我得到的：

numpy way : 0.131125926971
Python way: 2.64055013657

我们注意到numpy循环比Python循环快20倍

---

如果你想知道numpy是否是开源的，你会发现更多的信息，如果你想知道一些东西是如何实现的，只要看看源代码就可以了。答案是“这取决于”。查看Numpy发行版中的

core/src/multiarray/sequence.c

（

array\u assign\u slice

：）。在您的示例中，我认为代码不会将列表转换为数组，但根据其他情况，它可能会转换为数组。@goncalopp是的，我担心内存使用情况。@Bakuriu我很清楚这一点，但我询问stackoverflow，希望有人对此有所了解。否则，任何与python相关的问题都可以通过查看源代码来回答，因此您可能认为这里不需要python标记？@chmate我不知道--您可以查看代码，但通过快速阅读，似乎只要目标维度大于源维度，就会创建一个numpy数组：

a=numpy.empty（（2,3））；例如，a[：]=范围（3）

。我可能错了。文件里有这个吗？如果是这样的话，您能提供一个链接，链接到记录这些信息的地方吗？谢谢，如果文档中有，请告诉我。什么是编译循环？您好，我正在谈论解释语言和编译语言之间的区别。众所周知，Python可以一个命令一个命令地执行，这与编译的C或Java不同。众所周知，numpy是一种与Python一起工作但作为编译程序运行的接口。下面的答案给出了一个关于循环性能的示例。

numpy way : 0.131125926971
Python way: 2.64055013657