Як додати новий рядок до порожнього масиву numpy

Використовуючи стандартні масиви Python, я можу зробити наступне:

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

Однак я не можу зробити те ж саме в нумері. Наприклад:

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 також розглядав vstack, але коли я використовую vstackпорожній масив, я отримую:

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

Тож як я можу додати новий рядок до порожнього масиву в numpy?

Спосіб "запустити" масив, який ви хочете, це:

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

Що є порожнім масивом, але має належну розмірність.

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

Тоді обов’язково додайте осі 0:

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

Але, @jonrsharpe має рацію. Насправді, якщо ви збираєтесь додавати в циклі, було б набагато швидше додати до списку, як у вашому першому прикладі, а потім перетворити в масивний масив наприкінці, оскільки ви дійсно не використовуєте numpy як призначений під час циклу:

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

Числовий спосіб зробити це залежить від вашої заявки, але це буде більше:

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

Ось моє рішення:

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

У цьому випадку ви можете використовувати функції np.hstack та 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]]

Ви також можете використовувати функцію np.concatenate.

Ура

використовуючи спеціальне визначення типу, для мене працювало:

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'])

У разі додавання нових рядків для масиву в циклі, призначте масив безпосередньо для циклу замість ініціалізації порожнього масиву.

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

Це в основному корисно, коли форма масиву невідома

Я хочу зробити цикл for, але з методом askewchan він не працює добре, тому я його змінив.

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