Как добавить новую строку в пустой массив numpy

Используя стандартные массивы Python, я могу сделать следующее:

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

Однако я не могу сделать то же самое в numpy. Например:

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]

Я также просмотрел vstack, но когда я использую vstack в пустом массиве, я получаю:

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

Итак, как мне добавить новую строку в пустой массив в numpy?

Ответ 1

Способ "начать" массив, который вы хотите:

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

Это пустой массив, но он имеет правильную размерность.

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

Затем обязательно добавьте ось 0:

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

Но, @jonrsharpe прав. Фактически, если вы собираетесь добавлять в цикл, было бы гораздо быстрее добавить в список, как в первом примере, а затем преобразовать в массив numpy в конце, поскольку вы действительно не используете numpy as предназначенные в течение цикла:

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

Многоязычный способ сделать это зависит от вашего приложения, но это будет больше похоже:

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

Ответ 2

В этом случае вы можете использовать функции np.hstack и 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]]

Вы также можете использовать функцию np.concatenate.

Приветствия

Ответ 3

Вот мое решение:

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

Ответ 4

с использованием пользовательского определения dtype, то, что сработало для меня, было:

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'])

Ответ 5

В случае добавления новых строк для массива в цикле, присвойте массив непосредственно в первый раз в цикле вместо инициализации пустого массива.

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

Это в основном полезно, когда форма массива неизвестна

Ответ 6

Я хочу сделать цикл for, но с методом askewchan он не работает, поэтому я изменил его.

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