Python 通过向另一个numpy数组追加一个数字来创建numpy数组

这个看似简单的任务让我有点抓狂。 假设要通过将整数连接到另一个数组来创建数组：

import numpy as np

a = 4
b = np.array([1, 10, 24, 12])
A = np.array(a, b)

给我类型错误：数据类型不理解。我理解这一点，因为我把一个整数和一个列表混合在一起。现在如果我做A=np.array[A]，b我会得到相同的结果，如果我得到A=np.array[A]+b，我不会得到预期的结果。 此外，我还尝试了A=np.array[A，*b]和SyntaxError:只能将带星号的表达式用作赋值目标。

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如何正确执行此操作？

您可以使用连接函数执行此操作

A = np.concatenate(([a], b))

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对于您的情况，我认为使用append更好，因为它不太容易出错，因为它也接受标量，我自己的错误清楚地表明了这一点！而且可以说可读性稍高。

您可以使用concatenate函数来实现这一点

A = np.concatenate(([a], b))

对于您的情况，我认为使用append更好，因为它不太容易出错，因为它也接受标量，我自己的错误清楚地表明了这一点！而且可以说更具可读性。

使用有什么不对

使用有什么问题吗？：

您也可以使用hstack：

hstack的优点是它可以连接任意多个数组/列表，例如np.hstack a、b、a、b、[0、2、4、6、8]

您也可以使用hstack：

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hstack的优点是，它可以连接任意多个数组/列表，例如np.hstack a、b、a、b、[0、2、4、6、8]

这会生成ValueError:无法连接零维数组ValueError:无法连接零维数组。我忘记了[]使第一个变量成为列表而不是标量。另外，我认为append可能是一个更好的答案。但是，如果您有多个较小的数组，了解连接可能会很有用。@hpaulj，您认为哪种滥用可以通过例如连接来更好地解决？这会生成ValueError:零维数组不能连接ValueError:零维数组不能连接好。我忘记了[]使第一个变量成为列表而不是标量。另外，我认为append可能是一个更好的答案。但是，如果你有多个较小的数组，了解连接可能会很有用。@hpaulj，你在想什么样的滥用，例如连接可以更好地解决？我尝试了np.hstacka，b==np.appenda，b以确定结果是否相同，但它给了我一个有五个真的数组，即。，它显然只是比较了内容。对于np.hstacka，我得到了相同的五个Trues数组，b==[4,1,10,24,12]，尽管结果是不同类型的。有没有办法完全比较hstack和append结果？@StefanPochmann这是numpy数组的正常行为。如果所有项都相等，则两个数组相等。要测试numpy数组的相等性，请使用all=>allnp.hstacka，b==np.appenda，b返回值True@StefanPochmann您还可以使用np.array_equal来确定两个数组是否相等。谢谢，不过当我与Python列表进行比较时，这两个数组都是真的。如果除了额外检查type/dtype/whatever.np之外，没有其他方法来真正检查它，那就相当令人失望了。allclosea，b是我比较数组的首选方法。它可以更好地处理浮动的情况。hstack和append都是用Python编写的，因此您可以研究代码。我尝试了np.hstacka，b==np.appenda，b来找出结果是否相同，但它给了我一个有五个true的数组，也就是说，它显然只比较了内容。对于np.hstacka，我得到了相同的五个Trues数组，b==[4,1,10,24,12]，尽管结果是不同类型的。有没有办法完全比较hstack和append结果？@StefanPochmann这是numpy数组的正常行为。如果所有项都相等，则两个数组相等。要测试numpy数组的相等性，请使用all=>allnp.hstacka，b==np.appenda，b返回值True@StefanPochmann您还可以使用np.array_equal来确定两个数组是否相等。谢谢，不过当我与Python列表进行比较时，这两个数组都是真的。如果除了额外检查type/dtype/whatever.np之外，没有其他方法来真正检查它，那就相当令人失望了。allclosea，b是我比较数组的首选方法。它可以更好地处理浮动的情况。hstack和append都是用Python编写的，因此您可以研究代码。两者最终都使用编译后的连接。np.array的第一个参数是正在转换的对象列表。第二个参数是数据类型。b不是有效的数据类型。np.array的第一个参数是正在转换的对象列表。第二个参数是数据类型。b不是有效的数据类型。如果不清楚，append将返回一个新数组。它不会改变。这是使用连接的另一种方法。如果不清楚，append将返回一个新数组。它不会改变。这是使用连接的另一种方法。

In [194]: a = 4
In [195]: b = np.array([1, 10, 24, 12])
In [196]: np.hstack((a,b))
Out[196]: array([ 4,  1, 10, 24, 12])