我有一个numpy_array。比如[a b c]。
然后我想将它与另一个NumPy数组连接起来(就像我们创建列表的列表一样)。如何创建包含NumPy数组的NumPy数组?
我试着做下面的事情，但没有任何运气
>>> M = np.array([])
>>> M
array([], dtype=float64)
>>> M.append(a,axis=0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
>>> a
array([1, 2, 3])
当前回答
我在寻找一些略有不同的东西时发现了这个链接，如何开始将数组对象追加到空numpy数组，但尝试了本页上的所有解决方案都无济于事。
然后我发现了这个问题和答案:如何向空numpy数组添加新行
要点如下:
“开始”你想要的数组的方法是: Arr = np.empty((0,3)， int)
然后你可以像这样使用concatenate来添加行:
Arr = np。Concatenate ((arr， [[x, y, z]])，轴=0)
参见https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html
其他回答
实际上，我们总是可以创建一个普通的numpy数组列表，然后进行转换。
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2],[3,4]])
In [3]: b = np.array([[1,2],[3,4]])
In [4]: l = [a]
In [5]: l.append(b)
In [6]: l = np.array(l)
In [7]: l.shape
Out[7]: (2, 2, 2)
In [8]: l
Out[8]:
array([[[1, 2],
[3, 4]],
[[1, 2],
[3, 4]]])
这是为人们使用numpy的ndarray。函数numpy.concatenate()也可以工作。
>>a = np.random.randint(0,9, size=(10,1,5,4))
>>a.shape
(10, 1, 5, 4)
>>b = np.random.randint(0,9, size=(15,1,5,4))
>>b.shape
(15, 1, 5, 4)
>>X = np.concatenate((a, b))
>>X.shape
(25, 1, 5, 4)
类似于vstack()
>>Y = np.vstack((a,b))
>>Y.shape
(25, 1, 5, 4)
错误消息说明了一切:NumPy数组没有append()方法。然而，有一个免费函数numpy.append():
numpy.append(M, a)
这将创建一个新数组，而不是原地改变M。注意，使用numpy.append()涉及复制两个数组。如果使用固定大小的NumPy数组，您将获得性能更好的代码。
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [3]: b = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4]])
In [4]: np.concatenate((a, b))
Out[4]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[9, 8, 7],
[6, 5, 4]])
或:
In [1]: a = np.array([1, 2, 3])
In [2]: b = np.array([4, 5, 6])
In [3]: np.vstack((a, b))
Out[3]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
你可以使用numpy.append()…
import numpy
B = numpy.array([3])
A = numpy.array([1, 2, 2])
B = numpy.append( B , A )
print B
> [3 1 2 2]
这将不会创建两个单独的数组，而是将两个数组追加到一个一维数组中。
