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
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。
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!
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)
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。
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。