Python 如何在for循环中逐行构建numpy数组？

这基本上就是我要做的：

array = np.array()       #initialize the array. This is where the error code described below is thrown

for i in xrange(?):   #in the full version of this code, this loop goes through the length of a file. I won't know the length until I go through it. The point of the question is to see if you can build the array without knowing its exact size beforehand
    A = random.randint(0,10)
    B = random.randint(0,10)
    C = random.randint(0,10)
    D = random.randint(0,10)
    row = [A,B,C,D]
array[i:]= row        # this is supposed to add a row to the array with A,C,B,D as column values

这个代码不起作用。首先，它抱怨：TypeError：未找到必需的参数“object”（位置1）。但我不知道数组的最终大小

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第二，我知道最后一行是不正确的，但我不知道如何在python/numpy中调用它。那我该怎么做呢

必须使用固定大小创建numpy数组。您可以创建一个小的行（例如，一行），然后一次附加一行，但这将是低效的。无法有效地将numpy阵列逐渐增长到未知大小。您需要提前决定您希望它的大小，或者接受代码效率低下的事实。根据数据的格式，您可以使用中的类似函数或各种函数来读取数据。

使用1D numpy数组列表或列表列表，然后将其转换为numpy 2D数组（或者根据需要使用更多嵌套和获取更多尺寸）

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嗯，如果有预处理，那么用处理后的文件构建一个大的cvs或文本文件，然后使用numpy.fromfile还是一步一步地构建它更合理吗？另一种常见的

numpy

方法是收集列表中的“行”，并将其传递给

np.array

或

np.concatenate

。这就是

loadtxt

所做的。如果您不需要加载文件，您可以使用[subprocess]和[wc-l][code>array=np.empty（（4，？）来读取其行数。？

import numpy as np

a = []
for i in range(5):
    a.append(np.array([1,2,3])) # or a.append([1,2,3])
a = np.asarray(a) # a list of 1D arrays (or lists) becomes a 2D array

print(a.shape)
print(a)