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。

我认为你可以像这样创建空numpy数组:

>>> import numpy as np
>>> empty_array= np.zeros(0)
>>> empty_array
array([], dtype=float64)
>>> empty_array.shape
(0,)

当您想在循环中追加numpy数组时，这种格式非常有用。

另一个创建空数组的简单方法是:

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

我研究了很多，因为我需要使用numpy。在我的一个学校项目中，我需要将数组初始化为空…我在Stack Overflow上没有找到任何相关的答案，所以我开始涂鸦。

# Initialize your variable as an empty list first
In [32]: x=[]
# and now cast it as a numpy ndarray
In [33]: x=np.array(x)

结果将是:

In [34]: x
Out[34]: array([], dtype=float64)

因此，可以直接初始化np数组，如下所示:

In [36]: x= np.array([], dtype=np.float64)

我希望这能有所帮助。

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。

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。)