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

根据你使用它的目的,你可能需要指定数据类型(参见'dtype')。

例如,要创建一个8位值的2D数组(适合用作单色图像):

myarray = numpy.empty(shape=(H,W),dtype='u1')

对于RGB图像,包括形状中的颜色通道数:shape=(H,W,3)

您还可以考虑使用numpy进行零初始化。0代替numpy.empty。请看这里的说明。

为了创建一个空的NumPy数组而不定义它的形状,你可以做以下事情:

arr = np.array([])

首选第一个,因为您知道将使用它作为NumPy数组。NumPy将其转换为np。Ndarray类型之后,没有额外的[]'维度'。

要向数组中添加新元素,我们可以这样做:

arr = np.append(arr, 'new element')

请注意,在python的后台,没有数组这样的东西 定义它的形状。正如@hpaulj提到的那样,这也会产生一个单秩 数组中。

NumPy数组是一种与列表非常不同的数据结构,被设计成以不同的方式使用。你对hstack的使用可能非常低效…每次调用它时,现有数组中的所有数据都会复制到一个新数组中。(附加函数也会有同样的问题。)如果你想一次一列地构建你的矩阵,你最好将它保存在一个列表中,直到它完成,然后才将它转换成一个数组。

e.g.


mylist = []
for item in data:
    mylist.append(item)
mat = numpy.array(mylist)

Item可以是列表、数组或任何可迭代对象 因为每一项都有相同数量的元素。 在这种特殊情况下(data是一个包含矩阵列的可迭代对象),您可以简单地使用


mat = numpy.array(data)

(还要注意,使用list作为变量名可能不是一个好的实践,因为它用该名称掩盖了内置类型,这可能会导致错误。)

编辑:

如果出于某种原因,您确实想要创建一个空数组,您可以使用numpy.array([]),但这很少有用!

可以使用append函数。行:

>>> from numpy import *
>>> a = array([10,20,30])
>>> append(a, [[1,2,3]], axis=0)
array([[10, 20, 30],      
       [1, 2, 3]])

列:

>>> append(a, [[15],[15]], axis=1)
array([[10, 20, 30, 15],      
       [1, 2, 3, 15]])

编辑 当然,正如在其他答案中提到的,除非你在矩阵/数组上做一些处理(例如反转),每次你添加一些东西到它,我只会创建一个列表,添加到它,然后将它转换为数组。

你可以应用它来构建任何类型的数组,比如0:

a = range(5)
a = [i*0 for i in a]
print a 
[0, 0, 0, 0, 0]