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
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。
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。
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。
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。
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。
要在NumPy中创建一个空的多维数组(例如，一个2D数组m*n来存储矩阵)，如果你不知道你要追加多少行，也不关心Stephen Simmons提到的计算成本(即在每次追加时重新构建数组)，你可以将你想追加的维度压缩为0:X = np。空(形状= [0,n])。
这样你可以使用例如(这里m = 5，我们假设我们在创建空矩阵时不知道，n = 2):
import numpy as np
n = 2
X = np.empty(shape=[0, n])
for i in range(5):
for j in range(2):
X = np.append(X, [[i, j]], axis=0)
print X
这将给你:
[[ 0. 0.]
[ 0. 1.]
[ 1. 0.]
[ 1. 1.]
[ 2. 0.]
[ 2. 1.]
[ 3. 0.]
[ 3. 1.]
[ 4. 0.]
[ 4. 1.]]
