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?
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。
其他回答
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.]]
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。)
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!
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。