빈 numpy 배열에 새 행을 추가하는 방법

표준 파이썬 배열을 사용하여 다음을 수행 할 수 있습니다.

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

그러나 나는 numpy에서 같은 일을 할 수 없습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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]

나는 또한 조사 vstack했지만 vstack빈 배열에서 사용할 때 나는 얻는다 :

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

그렇다면 numpy의 빈 배열에 새 행을 어떻게 추가합니까?

원하는 배열을 "시작"하는 방법은 다음과 같습니다.

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

빈 배열이지만 적절한 차원이 있습니다.

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

그런 다음 축 0을 따라 추가하십시오.

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

그러나 @jonrsharpe가 옳습니다. 실제로 루프에 추가하려는 경우 첫 번째 예제와 같이 목록에 추가 한 다음 끝에 numpy 배열로 변환하는 것이 훨씬 빠릅니다. 루프 중에 의도 된 것 :

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 방법은 응용 프로그램에 따라 다르지만 다음과 같습니다.

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

내 해결책은 다음과 같습니다.

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

이 경우 np.hstack 및 np.vstack 함수를 사용할 수 있습니다.

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]]

np.concatenate 함수를 사용할 수도 있습니다.

건배

커스텀 dtype 정의를 사용하면 나를 위해 일한 것은 다음과 같습니다.

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'])

루프에서 배열에 새 행을 추가하는 경우 빈 배열을 초기화하는 대신 루프에서 처음으로 배열을 직접 할당하십시오.

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

이것은 주로 배열의 모양을 알 수 없을 때 유용합니다

for 루프를하고 싶지만 askewchan의 방법으로는 잘 작동하지 않으므로 수정했습니다.

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