Cara menambahkan baris baru ke array numpy kosong

Menggunakan array Python standar, saya bisa melakukan hal berikut:

arr = []
arr.append([1,2,3])
arr.append([4,5,6])
# arr is now [[1,2,3],[4,5,6]]

Namun, saya tidak bisa melakukan hal yang sama di numpy. Sebagai contoh:

arr = np.array([])
arr = np.append(arr, np.array([1,2,3]))
arr = np.append(arr, np.array([4,5,6]))
# arr is now [1,2,3,4,5,6]

Saya juga melihat ke dalam vstack, tetapi ketika saya gunakan vstackpada array kosong, saya mendapatkan:

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

Jadi bagaimana cara menambahkan baris baru ke array kosong di numpy?

Cara untuk "memulai" array yang Anda inginkan adalah:

arr = np.empty((0,3), int)

Yang merupakan array kosong tetapi memiliki dimensi yang tepat.

>>> arr
array([], shape=(0, 3), dtype=int64)

Maka pastikan untuk menambahkan sepanjang sumbu 0:

arr = np.append(arr, np.array([[1,2,3]]), axis=0)
arr = np.append(arr, np.array([[4,5,6]]), axis=0)

Tapi, @jonrsharpe benar. Bahkan, jika Anda akan menambahkan dalam satu lingkaran, itu akan jauh lebih cepat untuk menambahkan ke daftar seperti pada contoh pertama Anda, kemudian konversikan ke array numpy pada akhirnya, karena Anda benar-benar tidak menggunakan numpy sebagai dimaksudkan selama loop:

In [210]: %%timeit
   .....: l = []
   .....: for i in xrange(1000):
   .....:     l.append([3*i+1,3*i+2,3*i+3])
   .....: l = np.asarray(l)
   .....: 
1000 loops, best of 3: 1.18 ms per loop

In [211]: %%timeit
   .....: a = np.empty((0,3), int)
   .....: for i in xrange(1000):
   .....:     a = np.append(a, 3*i+np.array([[1,2,3]]), 0)
   .....: 
100 loops, best of 3: 18.5 ms per loop

In [214]: np.allclose(a, l)
Out[214]: True

Cara numpythonic untuk melakukannya tergantung pada aplikasi Anda, tetapi itu akan lebih seperti:

In [220]: timeit n = np.arange(1,3001).reshape(1000,3)
100000 loops, best of 3: 5.93 µs per loop

In [221]: np.allclose(a, n)
Out[221]: True

Ini solusinya:

arr = []
arr.append([1,2,3])
arr.append([4,5,6])
np_arr = np.array(arr)

Dalam hal ini Anda mungkin ingin menggunakan fungsi np.hstack dan np.vstack

arr = np.array([])
arr = np.hstack((arr, np.array([1,2,3])))
# arr is now [1,2,3]

arr = np.vstack((arr, np.array([4,5,6])))
# arr is now [[1,2,3],[4,5,6]]

Anda juga dapat menggunakan fungsi np.concatenate.

Bersulang

menggunakan definisi tipe kustom, yang berhasil bagi saya adalah:

import numpy

# define custom dtype
type1 = numpy.dtype([('freq', numpy.float64, 1), ('amplitude', numpy.float64, 1)])
# declare empty array, zero rows but one column
arr = numpy.empty([0,1],dtype=type1)
# store row data, maybe inside a loop
row = numpy.array([(0.0001, 0.002)], dtype=type1)
# append row to the main array
arr = numpy.row_stack((arr, row))
# print values stored in the row 0
print float(arr[0]['freq'])
print float(arr[0]['amplitude'])

Dalam hal menambahkan baris baru untuk array dalam loop, Tetapkan array secara langsung untuk firsttime dalam loop daripada menginisialisasi array kosong.

for i in range(0,len(0,100)):
    SOMECALCULATEDARRAY = .......
    if(i==0):
        finalArrayCollection = SOMECALCULATEDARRAY
    else:
        finalArrayCollection = np.vstack(finalArrayCollection,SOMECALCULATEDARRAY)

Ini terutama berguna ketika bentuk array tidak diketahui

Saya ingin melakukan for for, namun dengan metode askewchan itu tidak berfungsi dengan baik, jadi saya telah memodifikasinya.

x=np.empty((0,3))
y=np.array([1 2 3])
for i in ...
x = vstack((x,y))