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

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。

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最简单的方法

输入:

import numpy as np
data = np.zeros((0, 0), dtype=float)   # (rows,cols)
data.shape

输出: (0,0)

输入:

for i in range(n_files):
     data = np.append(data, new_data, axis = 0)

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。

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。

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]

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.]]