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。

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。)

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。

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。

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.]])

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。