Python：将一个整数数组与 1 个空数组连接起来答案

【问题标题】：Python: concatenate an integer array with 1 empty arrayPython：将一个整数数组与 1 个空数组连接起来
【发布时间】：2020-06-01 10:19:49
【问题描述】：

我在 NumPy 中有一个简单的一维数组和一个空数组。我尝试连接它们，但我得到一个浮点数组。

from numpy import *
a = zeros(5,'i')
a += 1
b = []
c = hstack((a,b))
d = concatenate((a, b))
print("a",a)
print("b",b)
print("c",c)
print("d",d)

我明白了：

a [1 1 1 1 1]

b []

c [1. 1. 1. 1. 1.]

d [1. 1. 1. 1. 1.]

但我正在寻找一个整数数组

[1 1 1 1 1]

怎么样？最有效的方法是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

试试这个方法：

numpy数组dtype默认是float。所以，改成np.int32

a = np.zeros(5,dtype=np.int32)
a += 1
b = np.array([],dtype=np.int32)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将b 创建为 dtype 'i' 的 0-size np.array 而不是列表，即：

import numpy as np
a = np.zeros(5,'i')
a += 1
b = np.array([],'i')
c = np.hstack((a,b))
d = np.concatenate((a, b))
print(d)

输出：

[1 1 1 1 1]

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为 numpy 将空数组假定为 float64 数据类型。如果你运行以下

np.array([]).dtype

它返回dtype('float64') 所以你应该如下初始化空数组

 b=[]
 b=np.array(b,dtype="int32")

【讨论】：

【解决方案4】：

你愿意拥有与输入相同的数组有什么意义？

使用 numpy.ones 代替 numpy.zeros

来减少计算

import numpy
a = numpy.ones(5,dtype=int) 
b = []
b = numpy.array([],dtype=int)
d = concatenate((a, b))

【讨论】：