Làm thế nào để thêm một hàng mới vào một mảng numpy trống

Sử dụng mảng Python tiêu chuẩn, tôi có thể làm như sau:

arr = []
arr.append([1,2,3])
arr.append([4,5,6])
# arr is now [[1,2,3],[4,5,6]]

Tuy nhiên, tôi không thể làm điều tương tự trong numpy. Ví dụ:

arr = np.array([])
arr = np.append(arr, np.array([1,2,3]))
arr = np.append(arr, np.array([4,5,6]))
# arr is now [1,2,3,4,5,6]

Tôi cũng đã xem xét vstack, nhưng khi tôi sử dụng vstacktrên một mảng trống, tôi nhận được:

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

Vì vậy, làm thế nào để tôi thêm một hàng mới vào một mảng trống trong numpy?

Cách để "bắt đầu" mảng mà bạn muốn là:

arr = np.empty((0,3), int)

Đó là một mảng trống nhưng nó có chiều hướng thích hợp.

>>> arr
array([], shape=(0, 3), dtype=int64)

Sau đó, hãy chắc chắn để nối dọc theo trục 0:

arr = np.append(arr, np.array([[1,2,3]]), axis=0)
arr = np.append(arr, np.array([[4,5,6]]), axis=0)

Nhưng, @jonrsharpe đã đúng. Trong thực tế, nếu bạn sẽ nối thêm vào một vòng lặp, việc nối vào danh sách như trong ví dụ đầu tiên của bạn sẽ nhanh hơn nhiều, sau đó chuyển đổi thành một mảng numpy, vì bạn thực sự không sử dụng numpy như dự định trong vòng lặp:

In [210]: %%timeit
   .....: l = []
   .....: for i in xrange(1000):
   .....:     l.append([3*i+1,3*i+2,3*i+3])
   .....: l = np.asarray(l)
   .....: 
1000 loops, best of 3: 1.18 ms per loop

In [211]: %%timeit
   .....: a = np.empty((0,3), int)
   .....: for i in xrange(1000):
   .....:     a = np.append(a, 3*i+np.array([[1,2,3]]), 0)
   .....: 
100 loops, best of 3: 18.5 ms per loop

In [214]: np.allclose(a, l)
Out[214]: True

Cách thức numpythonic để làm điều đó phụ thuộc vào ứng dụng của bạn, nhưng nó sẽ giống như:

In [220]: timeit n = np.arange(1,3001).reshape(1000,3)
100000 loops, best of 3: 5.93 µs per loop

In [221]: np.allclose(a, n)
Out[221]: True

Đây là giải pháp của tôi:

arr = []
arr.append([1,2,3])
arr.append([4,5,6])
np_arr = np.array(arr)

Trong trường hợp này, bạn có thể muốn sử dụng các hàm np.hstack và np.vstack

arr = np.array([])
arr = np.hstack((arr, np.array([1,2,3])))
# arr is now [1,2,3]

arr = np.vstack((arr, np.array([4,5,6])))
# arr is now [[1,2,3],[4,5,6]]

Bạn cũng có thể sử dụng hàm np.concatenate.

Chúc mừng

sử dụng một định nghĩa dtype tùy chỉnh, điều làm việc cho tôi là:

import numpy

# define custom dtype
type1 = numpy.dtype([('freq', numpy.float64, 1), ('amplitude', numpy.float64, 1)])
# declare empty array, zero rows but one column
arr = numpy.empty([0,1],dtype=type1)
# store row data, maybe inside a loop
row = numpy.array([(0.0001, 0.002)], dtype=type1)
# append row to the main array
arr = numpy.row_stack((arr, row))
# print values stored in the row 0
print float(arr[0]['freq'])
print float(arr[0]['amplitude'])

Trong trường hợp thêm các hàng mới cho mảng trong vòng lặp, Gán mảng trực tiếp cho lần đầu tiên trong vòng lặp thay vì khởi tạo một mảng trống.

for i in range(0,len(0,100)):
    SOMECALCULATEDARRAY = .......
    if(i==0):
        finalArrayCollection = SOMECALCULATEDARRAY
    else:
        finalArrayCollection = np.vstack(finalArrayCollection,SOMECALCULATEDARRAY)

Điều này chủ yếu hữu ích khi hình dạng của mảng không xác định

Tôi muốn thực hiện một vòng lặp for, nhưng với phương thức của askewchan, nó không hoạt động tốt, vì vậy tôi đã sửa đổi nó.

x=np.empty((0,3))
y=np.array([1 2 3])
for i in ...
x = vstack((x,y))