将值插入到一个空的 multidim。 numpy数组[重复]答案

【问题标题】：Inserting values to an empty multidim. numpy array [duplicate]将值插入到一个空的 multidim。 numpy数组[重复]
【发布时间】：2018-05-20 17:41:09
【问题描述】：

我需要创建一个形状为(?, 10, 10, 3) 的空numpy 数组。 ? 表示我不知道要插入多少个元素。然后我有许多形状为(1, 10, 10, 3) 的numpy 数组，我想将它们一一插入到准备好的数组中，因此? 标记将随着插入的元素而增加。

我正在尝试 numpy 数组方法的所有变体，例如 empty、insert、concatenate、append... 但我无法实现这一点。你能帮我解决这个问题吗？

【问题讨论】：

不要那样做； NumPy 数组是固定大小的，并且尝试动态扩展它们需要每次都创建一个新数组，这会带来非常昂贵的二次运行时成本。
如果您对沿第一个轴的最大可能长度有一些想法，只需使用out = (M,10,10,3) 预先分配，M 是最大编号和索引，并在每次迭代时分配：@987654331 @ 保持迭代次数。最后，只需将out[:C] 切出C作为最后的迭代次数/计数。
谢谢，我不知道。所以我通过删除插入元素的第一个单维条目来做到这一点，将它附加到一个常规的 python 数组中，这使它成为一个 NumPy 数组。它是这样工作的，不确定是否有效。
如果你真的必须做这样的事情，不要累积到一个数组中，使用my_list.append(array_x)累积到一个普通的list对象，然后，做@ 987654336@
@juanpa.arrivillaga 是的，我的意思是一个列表，对不起。我按照你的建议做了。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

使用np.append 有效：

import numpy as np

mat = np.empty((0,10,10,3))

array = np.random.rand(1,10,10,3)

mat = np.append(mat, array, axis=0)
mat = np.append(mat, array, axis=0)

print(mat.shape)

>>>(2,10,10,3)

【讨论】：

谢谢。但是，正如问题下的 cmets 中提到的那样，这种“极其昂贵的二次运行成本”又如何呢？是真是假？
我相信是的。如果可以的话，你最好附加到一个列表然后形成数组。我只是在回答你的问题！
好的，所以我只使用附加的列表列表，再次感谢。
如果mat 和array 在尺寸上匹配，我更喜欢使用concatenate。 np.append 看起来太像 list.append，在很多方面都让初学者感到困惑。