下面是一些使numpys看起来更像list的方法

np_arr = np.array([])
np_arr = np.append(np_arr , 2)
np_arr = np.append(np_arr , 24)
print(np_arr)

输出:array([2.], 24。)

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。

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。

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!

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)

这是有效使用NumPy的错误思维模式。NumPy数组存储在连续的内存块中。要向现有数组追加行或列，需要将整个数组复制到一个新的内存块，为存储的新元素创建间隙。如果重复这样做，效率是非常低的。

与其追加行，不如分配一个适当大小的数组，然后逐行赋值:

>>> import numpy as np

>>> a = np.zeros(shape=(3, 2))
>>> a
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

>>> a[0] = [1, 2]
>>> a[1] = [3, 4]
>>> a[2] = [5, 6]

>>> a
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.],
       [ 5.,  6.]])