Python 如何将列表附加到空numpy数组

我有一个功能，每次迭代都会获取元素并将其附加到列表中。在一定次数的迭代结束时（比如说100万次），我想将列表附加到一个numpy数组，然后清空列表并继续这个过程

我已将空numpy数组声明为

a= np.array([], dtype="int32")

b =[1,2,3,4] is my list for first 1 million iteration, 

b =[5,4,3,2] is the list for second 1 million iteration

如何在每100万次迭代之后继续将列表b附加到numpy数组a

if any(a):
    a=np.vstack((a,b))
else:
    a=np.append(a,b, axis=0)

我需要一个如下所示的输出

array([[1, 2, 3, 4],
   [5, 4, 3, 2]])

我尝试过“concatenate”和“vstack”，但问题是a（为空时）和b的维度不匹配，因此代码给出了错误

该列表将多达100万，因此需要一种经济高效的方法来处理追加。我也可以为每次迭代“vstack”元素，但这会在每次vstack时加载巨大的列表，这不符合成本效益。我尝试了下面的代码，它工作得很好，但我希望避免每次迭代时都进行检查

if any(a):
    a=np.vstack((a,b))
else:
    a=np.append(a,b, axis=0)

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是否有任何方法可以在不执行检查的情况下将列表附加到numpy数组

我建议不要附加到数组中，因为这样会非常低效。相反，您可以使用

deque

收集列表，并仅在需要时从列表中生成一个数组。以下是一个例子：

from collections import deque
import numpy as np

lists = deque()
for i in range(1, 13, 4):
     lists.append(range(i, i + 4))

result = np.array(lists)

现在我们有了

>>> result
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])

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deque

是一个链表，这意味着一旦出现新元素，我们不必为整个容器重新分配内存。

您可能会发现这很有趣：。请注意，附加到numpy数组从来都没有效率。Numpy数组的大小不能动态增长，因此每次连接都会创建一个全新的数组。如果您知道最大迭代次数，您可以首先初始化整个矩阵，然后逐行填充它。一种稍微丑陋的方法是存储一个numpy数组列表，并最终创建一个大数组。如果要附加到一个空数组，则必须指定其维度。例如，

np.empty（（0,4））

。