Python Numpy ndarray

Question

我有 3 个代码 sn-ps：

(1)

x = array([[]]) #x.ndim=2
x=append(x,[[1,2]]) #after this, x.ndim=1???????????????????
x=append(x,[[3,4]],axis=0) #error b/c dimension

(2)
    x = array([[]]) #x.ndim=2
    x=append(x,[[1,2]],axis=0) #error b/c dimension?????????????????

(3)
    x=append([[1,2]],[[3,4]],axis=0) #Good

(???????????) 是我不明白的部分。你能解释一下吗？

我更喜欢 (2)，它首先声明一个 2 个轴的 numpy.ndarray，然后再附加数据。我该怎么做？

谢谢。

Answer 1

来自附加文档：

定义：append(arr, values, axis=None) 文档字符串： 将值附加到数组的末尾。 参数 ---------- arr：array_like 值将附加到此数组的副本中。 值：array_like 这些值被附加到 `arr` 的副本中。它必须属于 正确的形状（与`arr`相同的形状，不包括`axis`）。如果`轴` 未指定，`values` 可以是任何形状并且会被展平 使用前。 轴：int，可选 附加“值”的轴。如果 `axis` 没有给出， `arr` 和 `values` 在使用前都会被展平。

也就是说，您的示例 (1) 失败的原因是因为您没有为第一个追加指定轴参数，x 被展平，因此第二个追加失败，因为形状不再匹配。

您的第二个示例失败，因为形状不匹配。一开始，x.shape = (1,0)，即 1 行 0 列。然后您尝试沿第 0 轴添加形状为 (1,2) 的数组（即，您希望结果数组具有更多行但列数相同），这当然不起作用，因为数字的列不匹配。

顺便说一句，我个人在使用 numpy 时几乎从不使用 append()。预先分配正确的大小然后使用切片来填充它比使用 append 更有效，这意味着每次都重新分配和复制。