Wie konvertiert man Python-Sequenzen variabler Länge effizient in dichte NumPy-Arrays?

Effiziente Konvertierung von Python-Sequenzen variabler Länge in dichte NumPy-Arrays

Die Konvertierung von Python-Sequenzen in NumPy-Arrays ist unkompliziert. Bei Listen variabler Länge führt die implizite Konvertierung jedoch zu Arrays vom Typ Objekt, was möglicherweise nicht optimal ist. Darüber hinaus kann die Durchsetzung eines bestimmten Datentyps zu Ausnahmen führen.

Eine effiziente Lösung für dieses Problem ist die Verwendung der Funktion itertools.zip_longest. Durch die Verwendung von zip_longest kann man ganz einfach eine Folge von Tupeln erstellen, bei denen fehlende Werte mithilfe eines Platzhalterwerts aufgefüllt werden. Durch Transponieren der resultierenden Liste kann ein dichtes NumPy-Array des gewünschten Datentyps erhalten werden.

Betrachten Sie beispielsweise die Sequenz v = [[1], [1, 2]].

<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T
Out:
array([[1, 0],
       [1, 2]])</code>

Hier wird der Füllwert 0 verwendet, um die fehlenden Werte in der kürzeren Liste zu füllen.

Für Python 2-Kompatibilität verwenden Sie stattdessen itertools.izip_longest. Dieser Ansatz ist effizient und bietet eine einfache Möglichkeit, Python-Sequenzen variabler Länge in dichte NumPy-Arrays zu konvertieren und so Typsicherheit und optimale Leistung zu gewährleisten.

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