numpy vstack 空初始化

Question

我有 vstacked 图像数据，现在我希望将其拆分为训练和测试集。 但是如何初始化一个空的 numpy 数组以便开始 vstacking？

我的简化代码如下所示：

#k-fold the data
kf = cross_validation.KFold(n, n_folds=2)
fold = 0
for train_ind, test_ind in kf:
    #Get the persons of k-fold
    train_pers = unique[train_ind]
    test_pers = unique[test_ind]
    
    #Set train+test stack to empty
    self.train_stack = type(self.pca_data[0])
    self.test_stack = type(self.pca_data[0])
            
    #For all test data
    for data in range(len(self.pca_data)):
        print(self.pca_pers[data])
        if self.pca_pers[data] in train_pers:
            #Add to train stack
            self.train_stack = np.vstack((self.train_stack, self.pca_data[data]))
            
        elif self.pca_pers[data] in test_pers:
            #Add to test stack
            self.test_stack = np.vstack((self.test_stack, self.pca_data[data]))
        else:
            #Something wrong
            print(data)
            sys.exit("Strange strange data")
            
    fold += 1

这里的导入代码是：

#Set train+test stack to empty
self.train_stack = type(self.pca_data)
self.test_stack = type(self.pca_data)

和

#Add to train stack
self.train_stack = np.vstack((self.train_stack, self.pca_data[fold][data]))

self.pca_data 包含所有图像数据，这些数据必须分布在 self.train_stack 和 self.test_stack 上。我尝试了 type() 函数，但这似乎是错误的。我也尝试了 self.train_stack = []，但这会引发错误“ValueError：数组维度必须一致，除了 d_0”。如果我要使用 numpy.zeros，那么第一个堆栈是 0，我希望它在 vstacking 之前完全为空。

问题

初始化空 numpy 数组的正确方法是什么？ （输入“numpy.ndarray”）

附言注意self.train_stack是循环的，所以if语句，for if变量不存在，第二次进入循环时不会重置变量。

变量

• self.pca_data: Shape(978, 20) Type(type 'numpy.ndarray')
• self.pca_pers: Shape(978, 1) Type(type 'numpy.ndarray')
• self.test_stack 和 self.train_stack 应该用于例如Shape(489, 20) 和 Shape(489, 20) 类似 self.pca_data
• 您可以忽略的其他变量

Answer 1

避免在循环中调用np.vstack。每次你这样做， 分配了一个新数组，并且 原始数组和新行中的所有数据复制到新数组中。 所有这些复制都使这样的解决方案变得比必要的慢。

如果我们可以假设self.pca_data 的每一行都属于self.train_stack 或self.test_stack，那么您可以替换整个for-loop

for data in range(len(self.pca_data)):
    ...

调用np.in1d 创建一个布尔掩码，然后 通过使用掩码索引self.pca_data 来定义self.train_stack 和self.test_stack：

for fold, (train_ind, test_ind) in enumerate(kf):
    train_pers = unique[train_ind]
    mask = np.in1d(self.pca_pers[:,0], train_pers)
    self.train_stack = self.pca_data[mask]
    self.test_stack = self.pca_data[~mask]

---

例如，np.in1d 创建一个布尔数组 True 当元素 在第一个类数组中是在第二个类数组中：

In [544]: np.in1d(range(5), [1,2,4])
Out[544]: array([False,  True,  True, False,  True], dtype=bool)

布尔索引可以用来选择这样的行：

In [545]: mask = np.in1d(range(5), [1,2,4])

In [546]: x = np.arange(10).reshape(5,-1)

In [547]: x
Out[547]: 
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7],
       [8, 9]])

In [548]: x[mask]
Out[548]: 
array([[2, 3],
       [4, 5],
       [8, 9]])