1.Tout d'abord

Il existe plusieurs façons d'ajouter un élément à la fin d'un tableau Python, selon que vous utilisez le type liste ou le type numpy ndarray. Je me demandais à quel point la vitesse d'exécution serait différente par ces méthodes, alors quand Karukuda l'a recherchée, Comparaison de l'append contre le type de liste Seule l'entrée / 20/10/2014/110304) a été trouvée (je suis désolé si la recherche était insuffisante). Par conséquent, nous étudierons la vitesse d'exécution de la méthode d'ajout d'éléments aux trois séquences présentées dans la section suivante par une simple expérience. Le nombre de fois que des éléments ont été ajoutés était de 100 000 et le module de temps a été utilisé pour la mesure du temps. Le code utilisé dans l'expérience est placé à la toute fin.

2. Comment ajouter des éléments au tableau

2.1 Méthode pour le type de liste

Comment utiliser list.append. Il s'agit d'une méthode intégrée à Python en standard et qui devrait être une méthode que même les débutants de Python utilisent souvent.

x = []
for i in range( 10 ):
    x.append( i )

2.2 Méthode pour ndarray 1

Comment utiliser numpy.append.

import numpy as np
x = np.array( [] )
for i in range( 10 ):
    x = np.append( x, i )

2.3 Méthode pour ndarray 2

Comment utiliser numpy.hstack.

import numpy as np
x = np.array( [] )
for i in range( 10 ):
    x = np.hstack( (x,i) )

3 Résultat

	Temps d'exécution (secondes)
list.append	0.0149400234222
numpy.append	4.47969698906
numpy.hstack	4.75327301025

Je m'y attendais un peu, mais list.append est extrêmement rapide. Et il n'y a pas de différence de vitesse entre numpy.append et numpy.hstack. Après tout, si vous connaissez à l'avance la taille du tableau requis, il semble que la bonne réponse soit d'utiliser ndarray, sinon utilisez list.

4 Code utilisé pour l'expérience

import numpy as np

def stdAppend(n):
    x = []
    for i in range(n):
        x.append(i)
    return

def npAppend(n):
    x = np.array( [] )
    for i in range(n):
        x = np.append(x,i)
    return

def npHstack(n):
    x = np.array( [] )
    for i in range(n):
        x = np.hstack( (x,i) )
    return

if __name__ == '__main__':
    import time

    n = 100000
    
    start = time.time()
    stdAppend(n)
    ttime = time.time() - start
    print( "stdAppend: %s" % ttime )

    start = time.time()
    npAppend(n)
    ttime = time.time() - start
    print( "npAppend : %s" % ttime )

    start = time.time()
    npHstack(n)
    ttime = time.time() - start
    print( "npHstack : %s" % ttime )

Vitesse: ajouter un élément à la fin du tableau Python