如何将新行添加到空的numpy数组

Question

使用标准的Python数组，我可以执行以下操作：

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

但是，我不能在numpy中做同样的事情。例如：

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]

我也研究了vstack，但是在vstack空数组上使用时，得到：

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

那么，如何将新行追加到numpy中的空数组？

Answer 1

“启动”所需阵列的方法是：

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

这是一个空数组，但具有适当的维数。

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

然后确保沿轴0附加：

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

但是，@
jonrsharpe是正确的。实际上，如果要循环添加，则像第一个示例中那样将其添加到列表中会更快得多，然后最后转换为numpy数组，因为您实际上并没有使用numpy作为打算在循环中：

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

numpythonic的实现方法取决于您的应用程序，但它更像是：

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