Numpy库的ndarray数组可以方便地进行各种多维数据处理工作
可是它最大的缺点就是不可动态扩展——“NumPy的数组没有这种动态改变大小的功能，numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。”（引用自http://blog.chinaunix.net/uid-23100982-id-3164530.html）
场景：
今天用ndarray处理 42000 条数据时，就遇到了数组扩展的效率问题
文件名：train.csv（后附下载）
文件大小：73.2MB
文件格式：.csv
文件数据：42001 * 785
文件说明：第一行为标题栏，忽略；第一列为样本标签栏
目标：读取所有数据，样本值存入一个矩阵，样本标签存入另一个矩阵
方式1：
我首先想到的是 ndarray.vstack() 方法，它的作用是合并两个矩阵。思路是，先新建一个只有一行的ndarray，然后每次按行读取文件，将读到的数据与原矩阵合并。最后构成42000行的矩阵数据。
代码：
from numpy import *
import time
DIM = 28
def img2matrix(filename):
start_time = time.time()
fr = open(filename)
#drop the header
fr.readline()
return_mat = array(fr.readline().strip().split(','))[1::]
labels = array(['vector[0]'])
training_num = 0
for line in fr.readlines():
vector = line.strip().split(',')
labels = hstack((labels, array([vector[0]])))
return_mat = vstack((return_mat, vector[1::]))
training_num += 1
print training_num
end_time = time.time()
print end_time - start_time
return return_mat, labels, training_num
结果：
1096.56099987 #约合18分钟
原因分析：
经过检查，ndarray.vstack() 是本程序的性能瓶颈。这时由于该函数的工作原理是将所有return_mat的数据与vector的数据复制出来，重新创建一个新的矩阵写入，因此相当地耗费时间。运行时也容易观察到随着return_mat的扩大，程序运行越来越慢（将training_num输出，一开始上千地跳，后来几百，后来几十，后来几个……）。
下面是github上 vstack的源代码，_nx.concatenate的源代码没找到、、、哪位大神找到了告诉一下~
def vstack(tup):
"""
Stack arrays in sequence vertically (row wise).
Take a sequence of arrays and stack them vertically to make a single
array. Rebuild arrays divided by `vsplit`.
Parameters
----------
tup : sequence of ndarrays
Tuple containing arrays to be stacked. The arrays must have the same
shape along all but the first axis.
Returns
-------
stacked : ndarray
The array formed by stacking the given arrays.
See Also
--------
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
concatenate : Join a sequence of arrays together.
vsplit : Split array into a list of multiple sub-arrays vertically.
Notes
-----
Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=0)`` if `tup` contains arrays that
are at least 2-dimensional.
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([2, 3, 4])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[2], [3], [4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
[2],
[3],
[2],
[3],
[4]])
"""
return _nx.concatenate([atleast_2d(_m) for _m in tup], 0)
方式2：
既然一行行扩展太慢，那干脆来点儿暴力的，一次性把 return_mat 大小建好，再改改里面的数据即可。
代码：
from numpy import *
import time
DIM = 28
def img2matrix(filename):
start_time = time.time()
fr = open(filename)
training_num = len(fr.readlines())-1
return_mat = zeros((training_num, DIM*DIM))
labels = array(['vector[0]'])
index = 0
fr.seek(0, 0)
# drop the header
fr.readline()
for line in fr.readlines():
vector = line.strip().split(',')
labels = hstack((labels, array([vector[0]])))
return_mat[index, :] = vector[1::]
index += 1
end_time = time.time()
print end_time - start_time
return return_mat, labels, training_num
结果：
7.63100004196 #约合 7.6秒
原因分析：
可以看出，ndarray的“肚量”还是挺大，一个 42000 * 784 的矩阵创建起来毫无压力。至于具体有多大，以及超过这个大小是怎么处理？可以参考*的帖子： Very large matrices using Python and NumPy
测试数据下载地址：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data 欢迎同志加入我的 Kaggle 项目组 :)