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 посмотрел в 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?

4 Solutions collect form web for “Как добавить новую строку в пустой массив numpy”

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 во время 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 

Многоуровневый 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 

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.

ура

Вот мое решение:

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

используя пользовательское определение 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']) 
  • Получить координаты локальных максимумов в 2D-массиве выше определенного значения
  • scipy с py2exe
  • Scikit-learn train_test_split с индексами
  • подгонка экспоненциального распада без первоначального угадывания
  • Как выполнить итеративную 2D-операцию в массиве 4D numpy
  • Python interp1d против UnivariateSpline
  • sklearn GMM повышает значение «ValueError: установка элемента массива с последовательностью» на разреженной матрице
  • Почему lil_matrix и dok_matrix настолько медленны по сравнению с обычным dict of dicts?
  • Python - лучший язык программирования в мире.