Python 尝试附加数组

我有一段代码：

csvData = np.array([]);
csvData = np.append(csvData, ['1', '2016-01-01', 'Some text'])
csvData = np.append(csvData, ['2', '2016-01-02', 'Some more text'])
print(csvData)

它输出：

['1''2016-01-01''一些文本''2''2016-01-02''一些其他文本']

我想得到如下信息：

[[1''2016-01-01''一些文本]，['2''2016-01-02''一些更多文本]]

我尝试将数据字符串包装到

[]

中。我之所以这样做，是因为我想收集每个csv行，按特定列对其排序，并迭代数据行

欢迎任何其他解决方案

---

我会使用类似的方法进行排序：

csvData[np.argsort（csvData[：，2]）]

您可以尝试在子数组中保存

np.append

，然后将其附加到主数组中。诸如此类：

array = []
subarray = ['1', '2016-01-01', 'Some text']
...
array.append(subarray)

---

不知道什么是对象

np

。

您可以尝试保存

np。在子数组中追加
，然后将其追加到主数组中。诸如此类：

array = []
subarray = ['1', '2016-01-01', 'Some text']
...
array.append(subarray)

不知道什么是对象
np
。
您想要的输出是一个列表列表，可以通过以下代码生成：

csvData = []
csvData.append(['1', '2016-01-01', 'Some text'])
csvData.append(['2', '2016-01-02', 'Some more text'])
#csvData would be
#[['1', '2016-01-01', 'Some text'], ['2', '2016-01-02', 'Some more text']]

但是，由于您使用numpy库，为了将其转换为适当的类型，这行代码有助于：

csvData = np.asarray(csvData)
#csvData would be
[['1' '2016-01-01' 'Some text']
 ['2' '2016-01-02' 'Some more text']]

您所需的输出是一个列表列表，可通过以下代码生成：

csvData = []
csvData.append(['1', '2016-01-01', 'Some text'])
csvData.append(['2', '2016-01-02', 'Some more text'])
#csvData would be
#[['1', '2016-01-01', 'Some text'], ['2', '2016-01-02', 'Some more text']]

但是，由于您使用numpy库，为了将其转换为适当的类型，这行代码有助于：

csvData = np.asarray(csvData)
#csvData would be
[['1' '2016-01-01' 'Some text']
 ['2' '2016-01-02' 'Some more text']]

在我给出解决方案之前，请先看看

话虽如此，如果你必须这样做（这是非常低效和非常令人沮丧的），这里是如何做到这一点

>>将numpy作为np导入
>>>r1=['1'，'2016-01-01'，'Some text']
>>>r2=['2'，'2016-01-02'，'更多文本']
>>>ar=np.空（形状=（0,3））
>>>ar=np.vstack（[ar，r1]）
>>>ar=np.vstack（[ar，r2]）
>>>ar
数组（['1'，'2016-01-01'，'Some text']，
['2'，'2016-01-02'，'更多文本']]，
在我给出解决方案之前，请先看一下

话虽如此，如果你必须这样做（这是非常低效和非常令人沮丧的），这里是如何做到这一点

>>将numpy作为np导入
>>>r1=['1'，'2016-01-01'，'Some text']
>>>r2=['2'，'2016-01-02'，'更多文本']
>>>ar=np.空（形状=（0,3））
>>>ar=np.vstack（[ar，r1]）
>>>ar=np.vstack（[ar，r2]）
>>>ar
数组（['1'，'2016-01-01'，'Some text']，
['2'，'2016-01-02'，'更多文本']]，
dtype='学会使用
np.conacatenate
在尝试使用
np.append
之前，就像它是一个列表追加克隆一样。在使用
numpy
时，你需要了解数组维度。在尝试使用
np.conacatenate
之前，学会使用
np.append
就像它是一个列表追加克隆一样。你需要了解使用
numpy
np
时的nd数组尺寸是
numpy
包-数字数组；请参阅标签
np
是
numpy
包-数字数组；请参阅标签