numpyの - 私は、次の操作を行うことができますので

Question

Pythonのリストはポインタでコピーを作成せず、アレイに追加します。

a = [] 
b = a 

b.append(1) 

>>> print a, b 
[1] [1] 

numpyのを使って、この動作を実現するための方法は何ですか？ numpyのappendが新しい配列を作成するためです。つまり：

a = np.array([]) 
b = a 

b = np.append(b, 1) 
>>> print a, b 
[] [1.] 

EDIT 私が達成しようとしている何を：私はreで解析しようとしている大規模なテキストファイルを持っている

を：ファイル内のマーカーによっては、私は追加している配列を変更したい。たとえば：

x = np.array([]) 
y = np.array([]) 

with open("./data.txt", "r") as f: 
    for line in f: 
     if re.match('x values', line): 
      print "reading x values" 
      array = x 
     elif re.match('y', line): 
      print "reading y values" 
      array = y 
     else: 
      values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line) 
      if values: 
       np.append(array, values.groups()[0].split()) 

Answer 1

を見てください、あなたが手際よく保つことによって、問題を解決することができるように、それが見えます数の少ない配列の辞書：

x = np.array([]) 
y = np.array([]) 
Arrays = {"x": x, "y": y} 

with open("./data.txt", "r") as f: 
    for line in f: 
     if re.match('x values', line): 
      print "reading x values" 
      key = "x" 
     elif re.match('y', line): 
      print "reading y values" 
      key = "y" 
     else: 
      values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line) 
      if values: 
       Arrays[key] = np.append(Arrays[key], values.groups()[0].split()) 

Sven Marnachはこことあなたの質問の両方のコメントで指摘しているように、これはnumpy配列の非効率的な使用です。

より良いアプローチは（再び、スヴェンが指摘するように）次のようになります。

Arrays = {"x": [], "y": []} 

with open("./data.txt", "r") as f: 
    for line in f: 
     if re.match('x values', line): 
      print "reading x values" 
      key = "x" 
     elif re.match('y', line): 
      print "reading y values" 
      key = "y" 
     else: 
      values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line) 
      if values: 
       Arrays[key].append(values.groups()[0].split()) 

Arrays = {key: np.array(Arrays[key]) for key in Arrays} 

Answer 2

は、あなたの更新の質問に基づいてnumpy.hstack

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.hstack.html

import numpy as np 
a = np.arange(0, 10, 1) 
b = np.array([5]) 
np.hstack((a,b)) 

戻りarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5])

Answer 3

ので、リスト追加する以上、単純なスイッチのように書くことができます。

x, y = [], [] 
with open("./data.txt", "r") as f: 
    for line in f: 
     if re.match('x values', line): 
      print "reading x values" 
      alist = x 
     elif re.match('y', line): 
      print "reading y values" 
      alist = y 
     else: 
      values = re.match("^\s+((?:[0-9.E+-]+\s*)*)", line) 
      if values: 
       alist.append(values.groups()[0].split()) 

今xとy両方リストのリストになります。サブリストがすべて同じサイズであれば、2次元配列を得るには

x_array = np.array(x) 

を得ることができます。しかし、サブリストのサイズが異なる場合、これはdtype=objectの1d配列を生成します。これは、オーバーヘッドがarrayのリストよりもわずかです。たとえば：

In [98]: np.concatenate([[1,2,3],[1,2]]) 
Out[98]: array([1, 2, 3, 1, 2]) 

In [99]: np.array([[1,2,3],[1,2]]) 
Out[99]: array([[1, 2, 3], [1, 2]], dtype=object) 

In [100]: np.array([[1,2,3],[1,2,4]]) 
Out[100]: 
array([[1, 2, 3], 
     [1, 2, 4]]) 

---

私はこれらの2のグローバル変数、およびリスト{"x": [], "y": []}アプローチの辞書を使用しての間に多くの時間差を期待してはいけません。グローバル変数も辞書に保持されます。

本当の問題は、中間値をリストまたは配列で収集するかどうかです。