numpy 将切片附加到二维数组以使其成为三维答案

【问题标题】：numpy append slices to two dimensional array to make it three dimensionalnumpy 将切片附加到二维数组以使其成为三维
【发布时间】：2017-04-01 08:07:39
【问题描述】：

我有5 numpy 数组和shape (5,5)。我想要实现的是将这些5 numpy 数组组合成一个形状数组（5,5,5）。我的代码如下所示，但不起作用：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8)

for idx in range(0, 5):
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5)
    np.append(combined, img, axis=0)

我想如果我将第一个轴设置为 0，它将附加在该轴上，因此最终形状将是 (5,5,5)。这里有什么问题？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy multidimensional-array append

【解决方案1】：

我会尝试：

A = np.array([getarray(idx) for idx in range(5)])

或者

alist = []
for idx in range(5):
   alist.append(getarray(idx))
A = np.array(alist)

追加到列表比追加到数组要快。后者创建了一个全新的数组 - 正如您所发现的那样。

dynamically append N-dimensional array - 同样的问题，从不同的维度开始。

【讨论】：

我已经回答了我的问题。不过谢谢。你为什么提出另一个答案？你觉得这样更好吗？
是的，我认为它更快。您可以坚持使用 np.append，但请查看它的代码，以便了解它在做什么。并尝试一些简单的时间测试。增量构建数组是一个常见的 SO 问题。
是的，我不需要速度。我只需要完成它。不过还是谢谢！
您介意编辑我的答案并将您的代码添加到其中吗？那我会接受的。因为我认为他们都是正确的。

【解决方案2】：

我自己想通了：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8)

for idx in range(0, 5):
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5)
    array array[np.newaxis, :, :]
    combined = np.append(combined, img, axis=0)
print combined.shape + returns (5,5,5)

【讨论】：