【问题标题】：Python - How to create an empty numpy array and append to it, like lists [duplicate]Python - 如何创建一个空的numpy数组并附加到它，如列表[重复]
【发布时间】：2019-02-28 07:21:55
【问题描述】：

这是我在互联网上不容易找到的东西。创建np.arrays 很容易，但是如何创建一个空的以便随时追加？

【问题讨论】：

你不应该这样做。 Numpy 数组不是为了改变大小而设计的，首先构建列表然后转换为数组，或者初始化一个正确形状的空数组并按索引填充值（如果最终形状已知）
但如果你确实想要这样做，Google 搜索中的“numpy append”会给出this 作为第一个结果
您通常不要这样做，numpy.ndarray 对象并非旨在让您这样做。 Numpy 数组和list 对象具有非常不同的性能权衡。如果你真的想这样做，请使用列表并在最后转换为数组。
@PhilippeFanaro 绝对不可取。 np.append 是线性时间运算。使用它来填充numpy.array 将创建二次时间行为。相比之下，list.append 是（aritized）常数时间，因此总体而言，构建列表将是线性时间。
您不仅会牺牲内存，而且会在时间复杂度方面受到巨大的打击。除此之外，如果您尝试在频繁更改大小的列表上使用 numpy，则可能是时候检查一下为什么要使用 numpy。

标签： python numpy

【解决方案1】：

建议使用普通的python列表，最后将列表转换为numpy数组。

x = np.asarray(x)

【讨论】：

【解决方案2】：

1。一个黑客

您可以使用np.empty() 函数创建一个空数组并将维度指定为(0, 0)，然后使用np.append() 稍后附加项目。

>>> a = np.empty((0, 0))
>>> a
array([], shape=(0, 0), dtype=float64)
>>> b = np.append(a, [1, 2])
>>> b
array([1., 2.])

2。不过……

上面的hack是不可取的，谨慎使用。附加到lists 具有O(N) 复杂性，而附加到数组具有O(N^2)（除了不同的内存使用）。那么，正确的方法应该是附加到lists。请注意，在numpy arrays 上使用list() 将它们转换为lists 是不正确的，因为您会得到numpy arrays 的list。相反，请使用.tolist() 方法。

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>>
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>>
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

【讨论】：