在numpy数组(元组列表)中，由于多次扩展()，处理速度很慢。我想让那部分更快

在numpy数组中，由于多次扩展()导致处理速度变慢的问题可以通过使用numpy的内置函数来提高处理速度。具体而言，可以使用numpy的concatenate函数或者stack函数来将多个数组合并成一个更大的数组，而不是多次扩展()。

1. numpy.concatenate函数：该函数可以将多个数组按照指定的轴进行拼接。例如，如果有多个一维数组，可以使用concatenate函数将它们按照水平方向（轴为0）或垂直方向（轴为1）进行拼接。

示例代码：

import numpy as np

# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 按照水平方向拼接数组
result = np.concatenate((array1, array2, array3), axis=0)
print(result)

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

1. numpy.stack函数：该函数可以将多个数组按照指定的轴进行堆叠。与concatenate函数不同的是，stack函数会创建一个新的维度来存放堆叠的数组。

示例代码：

import numpy as np

# 创建多个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 按照垂直方向堆叠数组
result = np.stack((array1, array2, array3), axis=0)
print(result)

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

通过使用numpy的concatenate函数或stack函数，可以避免多次扩展()导致处理速度变慢的问题，提高处理效率。