附加一个具有不同第一维的numpy数组

Question

我的程序在 for 循环中创建了一个 numpy 数组。例如，它创建形状为(100*30*10) 的数组，然后是(160*30*10)，然后可能是(120*30*10)。我必须将上述内容附加到一个空的 numpy 数组中，这样在循环结束时，它将是一个形状为 (380*30*10) 的 numpy 数组（即 100+160+120 的总和）。 numpy 数组中的第二维和第三维没有变化。

如何在 python 中执行上述操作。我尝试了以下方法。

np_model = np.append(np_model,np_temp1)
print("Appended model shape is",np_model.shape)
np_label = np.append(np_label,np_temp2)
print("Appended label shape is",np_label.shape)

np_model 是一个空数组，我将其定义为 np_model = np.empty(1,30,10)，将 np_label 定义为 np_label = np.empty(1 ,str)

np_temp1 对应于每个 for 循环中的数组，例如 100*30*10、120*30*10 等，np_temp2 是带有“item1”、“item2”等的字符串

np_label 是一个字符串 numpy 数组，有 1 个标签对应于np_temp1.shape[0]。但是我在 np_model 中得到的结果是扁平数组，大小为380*30*10 = 1140000

感谢任何帮助。

Answer 1

您可以使用 numpy concatenate 函数，将输出 numpy(s) 附加到列表中，然后将其提供给 concatenate 函数：

empty_list = []
x = np.zeros([10, 20, 4])
y = np.zeros([12, 20, 4])
empty_list.append(x)
empty_list.append(y)
z = np.concatenate(empty_list, axis=0)
print(x.shape, y.shape, z.shape)

(10, 20, 4) (12, 20, 4) (22, 20, 4)

Answer 2

正如@Nullman 在评论中建议的那样(np.vstack)

你可以像这样>>> np_model = np.empty((0,30,10))创建空数组

>>> np_model = np.empty((0,30,10))

>>> a = np.random.rand(100,30,10)
>>> b = np.random.rand(160,30,10)
>>> c = np.random.rand(120,30,10)

# It can done by one-line like`np_model = np.vstack((a,b,c))`
# but i guess you have loop dependency here
>>> np_model = np.vstack((np_model,a))
>>> np_model = np.vstack((np_model,b))
>>> np_model = np.vstack((np_model,c))

>>> np_model.shape
(380, 30, 10)

Answer 3

要专门回答您从空数组开始的问题，这将是我的解决方案，仅使用np.concatenate：

import numpy as np

# Some arrays to append in a loop
arrays = (
    np.random.rand(100, 30, 10),
    np.random.rand(160, 30, 10),
    np.random.rand(120, 30, 10)
)

# Initial empty array
array = np.zeros((0, 30, 10))

# Appending arrays in loop
for a in arrays:
    array = np.concatenate((array, a), axis=0)

# Output shape
print(array.shape)

输出：

(380, 30, 10)

希望有帮助！

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System information
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Platform:    Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:      3.8.1
NumPy:       1.18.1
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