如何将元素添加到 numpy nd 数组？答案

【问题标题】：How do I add an element to numpy nd array?如何将元素添加到 numpy nd 数组？
【发布时间】：2019-04-08 00:19:18
【问题描述】：

我想将形状 (60,4) 的矩阵添加到形状 (1000,60,4) 的空 numpy 数组中但是，当我使用以下代码时，它会失败

np.append(arr=array,values=i)

在上面的代码中，对象i的形状是(60,4)， 它失败了我的意思是它向数组中添加了一个全零的矩阵，这是不期望的。我做错什么了吗如何将矩阵添加到数组中，保持最终输出为 (1000,60,4)？

注意不要重复这个问题。它不同于these之类的问题我没有一维数组，而是一个更复杂的 nd 数组。感谢您的帮助

【问题讨论】：

您的预期结果是什么？
通常当人们使用np.append 和一个“空”数组时，他们会尝试模拟列表alist=[]; alist.append(some_value) 进程。我在最近的答案stackoverflow.com/questions/53135673/… 中探讨了这个问题。您在非常不同的意义上使用“添加”。从 [] 为空的意义上说，您的 (1000,64,4) 数组不是“空的”。它已经填充了值（0 或随机值）。

标签： python arrays numpy tensorflow scikit-learn

【解决方案1】：

如果你想assign一个值给数组的一个元素，你必须使用assign操作，而不是concatenation，什么你做了：

import numpy as np
np.append(arr=array,values=i)

将生成一个形状为 (240240,)

的列表

分配给数组的元素之一：

   arr[0] = i

将生成一个形状为 (1000,60,4) 的列表

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将 60,4 分配给 1000 个职位中的任何一个。

big_array[pos] = little_array

示例：

import numpy as np

a = np.zeros((3,6,4))
b = np.ones((6,4))

a[1] = b

产量：

           a[1]=  
           [[1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.]]

【讨论】：