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
如果你完全不知道数组的最终大小，你可以像这样增加数组的大小:
my_arr = numpy.zeros((0,5))
for i in range(3):
my_arr=numpy.concatenate( ( my_arr, numpy.ones((1,5)) ) )
print(my_arr)
[[ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1.]]
注意第一行的0。 numpy。Append是另一个选项。它调用numpy.concatenate。
其他回答
你可以应用它来构建任何类型的数组，比如0:
a = range(5)
a = [i*0 for i in a]
print a
[0, 0, 0, 0, 0]
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)
另一个创建空数组的简单方法是:
import numpy as np
np.empty((2,3), dtype=object)
这是有效使用NumPy的错误思维模式。NumPy数组存储在连续的内存块中。要向现有数组追加行或列，需要将整个数组复制到一个新的内存块，为存储的新元素创建间隙。如果重复这样做，效率是非常低的。
与其追加行，不如分配一个适当大小的数组，然后逐行赋值:
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros(shape=(3, 2))
>>> a
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>> a[0] = [1, 2]
>>> a[1] = [3, 4]
>>> a[2] = [5, 6]
>>> a
array([[ 1., 2.],
[ 3., 4.],
[ 5., 6.]])
我认为你想用列表处理大部分工作，然后将结果作为矩阵使用。也许这是一种方法;
ur_list = []
for col in columns:
ur_list.append(list(col))
mat = np.matrix(ur_list)
