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]

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。

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。

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!

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。

另一个创建空数组的简单方法是:

import numpy as np
np.empty((2,3), dtype=object)