Python 在numpy中附加数组

我有一个循环，可以读取一个文件，直到到达末尾。每次通过循环时，我都提取一个1D numpy数组。我想将此数组附加到二维方向上的另一个numpy数组。也就是说，我可能会以这种形式阅读

x = [1,2,3]

z = [[0,0,0],
     [1,1,1]]

我想把它附加到表单的某个地方

x = [1,2,3]

z = [[0,0,0],
     [1,1,1]]

我知道我可以简单地执行

z=numpy.append（[z]、[x]、axis=0）

并实现我想要的

z = [[0,0,0],
     [1,1,1],
     [1,2,3]]

我的问题来自这样一个事实：在循环的第一次运行中，我还没有任何附加内容，因为读入的第一个数组是2D数组的第一行。我不想写一个if语句来处理第一个案例，因为那很难看。如果我使用列表，我只需在循环之前执行

z=[]

，每次读取数组时，只需执行

z.append（x）

，即可获得所需的结果。然而，我在numpy中找不到类似的方法。我可以创建一个空的numpy数组，但是我不能以我想要的方式附加到它。有人能帮忙吗？我说得通吗

编辑：

经过更多的研究，我发现了另一个解决方法，它在技术上实现了我想要的功能，尽管我认为我会采用@Roger Fan给出的解决方案，因为numpy附加非常缓慢。我把它贴在这里就是为了让它在那里

我仍然可以在循环开始时定义

z=[]

。然后用`np.append（z，x）追加我的数组。这最终会给我类似的东西

z = [0,0,0,1,1,1,1,2,3]

---

然后，因为我读入的所有数组都是相同大小的，在循环之后，我可以简单地用'np.resize（n，m）'调整大小，然后得到我想要的。

不要这样做。将整个文件读入一个数组，例如使用

numpy.genfromtext（）

使用这个数组，您可以在行上循环，在列上循环，并使用切片执行其他操作

或者，您可以创建一个常规列表，将许多数组附加到该列表中，最后使用

numpy.array（数组列表）

或

numpy.vstack（数组列表）

从列表中生成所需的数组

---

第二种方法的思想是“延迟数组创建”：首先查找并组织数据，然后创建一次所需的数组，该数组已经是最终形式了。

不要这样做。将整个文件读入一个数组，例如使用

numpy.genfromtext（）

使用这个数组，您可以在行上循环，在列上循环，并使用切片执行其他操作

或者，您可以创建一个常规列表，将许多数组附加到该列表中，最后使用

numpy.array（数组列表）

或

numpy.vstack（数组列表）

从列表中生成所需的数组

---

第二种方法的思想是“延迟数组创建”：首先查找和组织数据，然后创建一次所需的数组，该数组已经是最终形式。

正如@heltonbiker在他的回答中提到的，类似于

np.genfromtext

的方法将是最好的方法，如果它适合您的需要。否则，我建议阅读关于附加到numpy数组的答案。基本上，numpy数组附加非常慢，应该尽可能避免。有两种更好（速度快约20倍）的解决方案：

如果事先知道长度，可以预先分配数组并将其指定给它

length_of_file = 5000
results = np.empty(length_of_file)
with open('myfile.txt', 'r') as f:
    for i, line in enumerate(f):
        results[i] = processing_func(line)

否则，只需保留一个列表或数组列表，并立即将其转换为numpy数组即可

results = []
with open('myfile.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        results.append(processing_func(line))
results = np.array(results)

---

正如@heltonbiker在他的回答中提到的，如果符合您的需要，像

np.genfromtext

这样的东西将是最好的方法。否则，我建议阅读关于附加到numpy数组的答案。基本上，numpy数组附加非常慢，应该尽可能避免。有两种更好（速度快约20倍）的解决方案：

如果事先知道长度，可以预先分配数组并将其指定给它

length_of_file = 5000
results = np.empty(length_of_file)
with open('myfile.txt', 'r') as f:
    for i, line in enumerate(f):
        results[i] = processing_func(line)

否则，只需保留一个列表或数组列表，并立即将其转换为numpy数组即可

results = []
with open('myfile.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        results.append(processing_func(line))
results = np.array(results)

---

我必须循环到文件的末尾，因为该文件的结构有些复杂，以至于numpy没有能够读取它的通用方法。我在文件中已经有了我自己的阅读方法，它非常好，我只想实现我在问题中提出的问题，所以它“更好”。然后我建议在我的回答中使用第二种方法。我必须循环到文件的结尾，因为文件的结构有些复杂，以至于numpy没有一个通用的方法能够读取它。我在文件中已经有了我自己的阅读方法，这很好，我只是想实现我在问题中提出的问题，因此它“更好”。然后我建议在我的回答中使用第二种方法。