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，与[([None] * n) for i in xrange(m)]类似，编写empty_array(m, n)是一种初始化空数组的复杂方式。还有更好的选择吗？

Answer 1

如果你正在使用numpy，那么numpy对象数组就是“内存中连续的指针数组”。

然而，他们打败了numpy数组的通常目的，并且经常结束对手头问题的错误答案......

（相同类型的连续内存 - >整个数组的快速计算...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)可以满足您的需求。

E.g。

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

哪个收益率：

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，与“普通”numpy数组相比，它会更慢，内存效率更低！（即使一个None对象占用了相当于一个（numpy，而不是python）浮点数的相当大的内存，并且你得到了存储在数组中的指针的额外开销。一个大对象数组将使用大量的记忆！）

然而，如果您需要的是一个多维列表，并且您不打算附加它或经常更改它的大小，那么它们可能会很方便。它们本质上意味着相当于matlab的单元格数组，虽然python中的那种数据结构的需求较少（python有列表），但有时它很方便！

Answer 2

在许多情况下，不需要这样的阵列，因为这些问题有更优雅的解决方案。解释你想做什么，这样有人可以提供一些提示。

无论如何，如果真的，确实需要这样的数据结构，请使用array.array。

Python：不同类型的多维数组

2 个答案: