numpy 多维不定长数组哪种方式效率最好？
# data 是动态追加的，不知道长度
data = [
[(0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 0.0), "xxx"]
# ...
# 最多几万条数据
]
name = ""
for i, v in enumerate(data):
if v[1] == (2.1, 3.2):
name = v[2]
break如上面的代码所示，我想得到name，但应该选取哪种数据结构效率最高呢？
就是如何改写成numpy的形式。
谢谢
共有1个答案
data_dict = {v[1]: v[2] for v in data}
name = data_dict.get((2.1, 3.2), "")-
问题内容： numpy中最简单的方法来反转数组的最内部值是这样的： 这样我得到以下结果： 非常感谢你！ 问题答案： 怎么样： 而最后一个维度的反方向是： 要么 尽管我更喜欢后者，因为前两个维度是隐式的，因此很难看到正在发生的事情。
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问题内容： 要求： 我需要从数据中任意增加一个数组。 我可以猜测大小（大约100-200），但不能保证每次都适合该数组 一旦增长到最终大小，我就需要对其进行数值计算，因此我更希望最终使用二维numpy数组。 速度至关重要。例如，对于300个文件之一，update（）方法被称为4500万次（大约需要150秒），而finalize（）方法被称为500k次（总共需要106s）……总共需要250s或者。
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问题内容： 请原谅我这是多余的还是超基本的。我要从R进入Python / Numpy，并且很难在脑海里翻转事物。 我有一个维数组，我想使用索引值的另一个n维数组进行排序。我知道我可以将其包装成一个循环，但是似乎应该有一种非常简洁的Numpyonic方式将其击败并提交。这是设置n = 2的问题的示例代码： 所以现在我有一个2 x 5的随机数数组和2 x 5的索引。我已经阅读了约10次帮助，但显然我的
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我有这个数组 如何从这样的环境中得到好处 不用Array.map
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问题内容： 在 /中 ，是否有一种 有效的 方法来获取数组中唯一值的频率计数？ 遵循以下原则： （对于您来说，R用户在那里，我基本上是在寻找该功能） 问题答案： 看一下： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.bincount.html 接着： 要么： 或者您想将计数和唯一值结合起来。
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在/中，是否有一种有效的方法来获取数组中唯一值的频率计数？ 大致如下： （对于R用户来说，我基本上是在寻找函数）