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
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]]])
其他回答
Sven说这一切，只是非常谨慎，因为自动类型调整时，append被调用。
In [2]: import numpy as np
In [3]: a = np.array([1,2,3])
In [4]: b = np.array([1.,2.,3.])
In [5]: c = np.array(['a','b','c'])
In [6]: np.append(a,b)
Out[6]: array([ 1., 2., 3., 1., 2., 3.])
In [7]: a.dtype
Out[7]: dtype('int64')
In [8]: np.append(a,c)
Out[8]:
array(['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c'],
dtype='|S1')
正如您所看到的，基于内容，dtype从int64到float32，然后到S1
如果我明白你的问题，我有一个办法。假设你有:
a = [4.1, 6.21, 1.0]
这里有一些代码…
def array_in_array(scalarlist):
return [(x,) for x in scalarlist]
这就导致:
In [72]: a = [4.1, 6.21, 1.0]
In [73]: a
Out[73]: [4.1, 6.21, 1.0]
In [74]: def array_in_array(scalarlist):
....: return [(x,) for x in scalarlist]
....:
In [75]: b = array_in_array(a)
In [76]: b
Out[76]: [(4.1,), (6.21,), (1.0,)]
根据堆栈的方向，有很多方法可以将数组堆叠在一起。 例如，你可以考虑np.stack() (doc)、np.vstack() (doc)和np.hstack() (doc)。
当您希望沿着一个现有的轴(按行)连接时，np。Vstack或np。Concatenate会为你工作。
有关连接操作的详细列表，请参阅官方文档。
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]])
