在 python 中有效地连接许多大型 3 维数组

Question

我有大约 100 个 numpy 数组。它们中的每一个都具有 (100, 40000, 4) 的形状。我想将这些数组沿第一个轴（即axis=0）高效地连接到一个大数组中。

方法 1

我用np.concatenate如下图-

def concatenate(all_data):
    for index, data in enumerate(all_data):
        if index == 0:
            arr = data.copy()
        else:
            arr = np.concatenate((arr, data), axis=0)
    return arr

方法2

我在 pandas 中创建了面板，然后使用pd.concat 如下图-

def concatenate(all_data):
    for index, data in enumerate(all_data):
        if index == 0:
            pn = pd.Panel(data)
        else:
            pn = pd.concat([pn, pd.Panel(data)])
    return pn # numpy array can be acquired from pn.values 

第二种方法似乎比第一种更快。但是，这种方法在创建 pd.Panel 时会显示已弃用的警告。

我想知道在 python 中是否存在更好的连接大型 3 维数组的方法。

Answer 1

反复调用np.concatenate() 是一种反模式。相反，试试这个：

np.concatenate(all_data)

简单，快速。