numpy_array가 있습니다. 같은 것 [ a b c ].
그런 다음 목록 목록을 만드는 것처럼 다른 NumPy 배열에 추가하고 싶습니다. NumPy 배열을 포함하는 NumPy 배열을 어떻게 만들 수 있습니까?
나는 운없이 다음을하려고했습니다.
>>> M = np.array([])
>>> M
array([], dtype=float64)
>>> M.append(a,axis=0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
>>> a
array([1, 2, 3])답변
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [3]: b = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4]])
In [4]: np.concatenate((a, b))
Out[4]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[9, 8, 7],
[6, 5, 4]])아니면 이거:
In [1]: a = np.array([1, 2, 3])
In [2]: b = np.array([4, 5, 6])
In [3]: np.vstack((a, b))
Out[3]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])답변
글쎄, 오류 메시지는 모두 말합니다 : NumPy 배열에는 append()메소드 가 없습니다 . numpy.append()그러나 무료 기능이 있습니다 .
numpy.append(M, a)변경하지 않고 새 배열을 만듭니다 M. 사용하려면 numpy.append()두 배열을 모두 복사해야합니다. 고정 크기 NumPy 배열을 사용하면 코드 성능이 향상됩니다.
답변
당신은 사용할 수 있습니다 numpy.append()…
import numpy
B = numpy.array([3])
A = numpy.array([1, 2, 2])
B = numpy.append( B , A )
print B
> [3 1 2 2]이렇게하면 두 개의 개별 배열이 생성되지 않지만 단일 배열에 두 개의 배열이 추가됩니다.
답변
Sven은 append가 호출 될 때 자동 유형 조정 때문에 매우 조심해야한다고 말했습니다.
In [2]: import numpy as np
In [3]: a = np.array([1,2,3])
In [4]: b = np.array([1.,2.,3.])
In [5]: c = np.array(['a','b','c'])
In [6]: np.append(a,b)
Out[6]: array([ 1., 2., 3., 1., 2., 3.])
In [7]: a.dtype
Out[7]: dtype('int64')
In [8]: np.append(a,c)
Out[8]:
array(['1', '2', '3', 'a', 'b', 'c'],
dtype='|S1')내용을 기반으로 볼 때 dtype은 int64에서 float32로 이동 한 다음 S1로 이동했습니다.
답변
약간 다른 것을 찾고있는 동안이 링크를 찾았습니다. 배열 객체를 빈 numpy 배열에 추가하는 방법은 있지만이 페이지의 모든 솔루션을 사용해보십시오.
그런 다음이 질문과 답변을 찾았 습니다. 빈 numpy 배열에 새 행을 추가하는 방법
요점은 다음과 같습니다.
원하는 배열을 “시작”하는 방법은 다음과 같습니다.
arr = np.empty((0,3), int)
그런 다음 concatenate를 사용하여 다음과 같이 행을 추가 할 수 있습니다.
arr = np.concatenate( ( arr, [[x, y, z]] ) , axis=0)
참조 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html
답변
실제로 항상 numpy 배열의 일반 목록을 작성하고 나중에 변환 할 수 있습니다.
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2],[3,4]])
In [3]: b = np.array([[1,2],[3,4]])
In [4]: l = [a]
In [5]: l.append(b)
In [6]: l = np.array(l)
In [7]: l.shape
Out[7]: (2, 2, 2)
In [8]: l
Out[8]:
array([[[1, 2],
[3, 4]],
[[1, 2],
[3, 4]]])답변
나는 똑같은 문제를 겪었고 @Sven Marnach 답변에 대해 언급 할 수 없었습니다 (충분한 담당자가 아닙니다.
10 X 10 행렬에 난수 목록 추가
myNpArray = np.zeros([1, 10])
for x in range(1,11,1):
randomList = [list(np.random.randint(99, size=10))]
myNpArray = np.vstack((myNpArray, randomList))
myNpArray = myNpArray[1:]np.zeros ()를 사용하면 1 x 10 개의 0으로 배열이 만들어집니다.
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])그런 다음 np.random을 사용하여 10 개의 난수 목록을 생성하고 randomList에 할당합니다. 루프는 10을 쌓습니다. 비어있는 첫 번째 항목을 제거해야합니다.
myNpArray
array([[31., 10., 19., 78., 95., 58., 3., 47., 30., 56.],
[51., 97., 5., 80., 28., 76., 92., 50., 22., 93.],
[64., 79., 7., 12., 68., 13., 59., 96., 32., 34.],
[44., 22., 46., 56., 73., 42., 62., 4., 62., 83.],
[91., 28., 54., 69., 60., 95., 5., 13., 60., 88.],
[71., 90., 76., 53., 13., 53., 31., 3., 96., 57.],
[33., 87., 81., 7., 53., 46., 5., 8., 20., 71.],
[46., 71., 14., 66., 68., 65., 68., 32., 9., 30.],
[ 1., 35., 96., 92., 72., 52., 88., 86., 94., 88.],
[13., 36., 43., 45., 90., 17., 38., 1., 41., 33.]])따라서 함수에서 :
def array_matrix(random_range, array_size):
myNpArray = np.zeros([1, array_size])
for x in range(1, array_size + 1, 1):
randomList = [list(np.random.randint(random_range, size=array_size))]
myNpArray = np.vstack((myNpArray, randomList))
return myNpArray[1:]난수 0-1000을 사용하는 7 x 7 배열
array_matrix(1000, 7)
array([[621., 377., 931., 180., 964., 885., 723.],
[298., 382., 148., 952., 430., 333., 956.],
[398., 596., 732., 422., 656., 348., 470.],
[735., 251., 314., 182., 966., 261., 523.],
[373., 616., 389., 90., 884., 957., 826.],
[587., 963., 66., 154., 111., 529., 945.],
[950., 413., 539., 860., 634., 195., 915.]])