如何创建一个空数组，然后在 NumPy 中附加到它？

Question

我想创建一个空数组并将项目附加到它，一次一个。

 xs = []
for item in data:
    xs.append(item)

我可以将此列表样式表示法与 NumPy 数组一起使用吗？

原文由 Ben 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

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。要将行或列附加到现有数组，需要将整个数组复制到新的内存块，从而为要存储的新元素创建间隙。如果重复执行，这是非常低效的。

不要追加行，而是分配一个适当大小的数组，然后逐行分配给它：

 >>> 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.]])

原文由 Stephen Simmons 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

NumPy 数组是一种与列表截然不同的数据结构，旨在以不同的方式使用。您对 hstack 的使用可能非常低效……每次调用它时，现有数组中的所有数据都会被复制到一个新数组中。 （ append 函数会有同样的问题。）如果你想一次建立你的矩阵一列，你最好将它保存在一个列表中直到它完成，然后才完成将其转换为数组。

例如

mylist = []
for item in data:
    mylist.append(item)
mat = numpy.array(mylist)

item 可以是列表、数组或任何可迭代对象，只要每个 item 具有相同数量的元素。

在这种特殊情况下（ data 是一些可迭代的矩阵列）你可以简单地使用

mat = numpy.array(data)

（另请注意，使用 list 作为变量名可能不是好的做法，因为它用该名称掩盖了内置类型，这可能会导致错误。）

编辑：

如果出于某种原因你真的想创建一个空数组，你可以只使用 numpy.array([]) ，但这很少有用！

原文由 Greg Ball 发布，翻译遵循 CC BY-SA 2.5 许可协议