Python 加载并连接numpy数组

我有几个numpy数组，我想读取它们并将它们连接在一起：

为了加载文件，我执行了以下操作：

import numpy as np
AVERAGE_files = glob.glob('*AVERAGE*')
for AV in AVERAGE_files:
    x = np.load(AV)

---

现在对于串联，我知道我必须使用

np.concatenate

函数，但我不知道如何开始串联。我必须在循环之外声明一个

np.zero

数组吗

肯定是这样的吗

import numpy as np

new = np.array([])

for AV in AVERAGE_files:
   x = np.load(AV) # I assume num in your example is an alias for numpy?
   new = np.concatenate([new,x])

---

如果已将各个数组作为

x1、x2、x3

加载，则可以使用

x = numpy.vstack((x1, x2, x3))

---

但是使用@areuexperience的串联技术可能更有效，因为您不保留单个

x1

s。

Numpy数组不能追加，只能复制。因此，

np.concatenate

生成一个新数组，除了额外的值外，该数组与旧数组相同。通过连续串联构造数组虽然是可能的，但不是一种有效的方法

如果已知文件的大小，则几乎可以肯定，您最好使用

np.zero

分配一个超出周期的数组，正如您所建议的：

import numpy as np
array = np.zeros([size])
for i in range(0,len(AVERAGE_files)):
    with open(AVERAGE_files[i]) as f: #assuming AV are strings?
       array[i] = map(float,f)      

或者，您可以构建一个列表（可以有效地附加到列表中），然后在末尾将其转换为数组：

import numpy as np
array = np.asarray([map(float,open(AV)) for AV in AVERAGE_files])

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稍微更正一下：new=np.concatenate（[new，x]）谢谢。我是python scriptingFYI的新手，通常numpy是作为np导入的，而不是作为NUM导入的。这些数组的形状是什么？@hpaulj形状是（1），在我过去所做的计时中，整个列表上的一个串联更快。增量方法不会节省内存。