我想创建一个空数组，并将项附加到它，一次一个。
xs = []
for item in data:
xs.append(item)
我可以用NumPy数组使用这种列表风格的符号吗?
当前回答
我认为你想用列表处理大部分工作，然后将结果作为矩阵使用。也许这是一种方法;
ur_list = []
for col in columns:
ur_list.append(list(col))
mat = np.matrix(ur_list)
其他回答
也许你正在寻找的是这样的东西:
x=np.array(0)
通过这种方式，您可以创建一个没有任何元素的数组。它类似于:
x=[]
通过这种方式，您可以提前向数组中添加新元素。
最简单的方法
输入:
import numpy as np
data = np.zeros((0, 0), dtype=float) # (rows,cols)
data.shape
输出: (0,0)
输入:
for i in range(n_files):
data = np.append(data, new_data, axis = 0)
我研究了很多，因为我需要使用numpy。在我的一个学校项目中，我需要将数组初始化为空…我在Stack Overflow上没有找到任何相关的答案，所以我开始涂鸦。
# Initialize your variable as an empty list first
In [32]: x=[]
# and now cast it as a numpy ndarray
In [33]: x=np.array(x)
结果将是:
In [34]: x
Out[34]: array([], dtype=float64)
因此，可以直接初始化np数组，如下所示:
In [36]: x= np.array([], dtype=np.float64)
我希望这能有所帮助。
另一个创建空数组的简单方法是:
import numpy as np
np.empty((2,3), dtype=object)
如果你完全不知道数组的最终大小，你可以像这样增加数组的大小:
my_arr = numpy.zeros((0,5))
for i in range(3):
my_arr=numpy.concatenate( ( my_arr, numpy.ones((1,5)) ) )
print(my_arr)
[[ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.]]
注意第一行的0。 numpy。Append是另一个选项。它调用numpy.concatenate。
