附加到np.array，但不留下？

Question

只是试图将项目添加到数组中，但是由于某种原因，此操作将返回而没有添加的十进制数。

import numpy as np
newposition = np.array([1,2,3])
np.append(newposition,(np.random.uniform(0,0.25)))
print newposition

返回以下内容，即无需添加任何内容。 有什么建议么？

[1 2 3]

Answer 1

得到它了。 我将创建一个新值列表，然后将其转换为数组，并将旧的数组名称分配给新的数组。

Answer 2

不要养成使用np.append建立数组的坏习惯！

追加到numpy数组很昂贵，因为没有办法在内存中不创建该数组的新副本就可以做到（ np.concatenate ， np.vstack等也是如此）。 随着阵列变得越来越大，复制它的速度越来越慢。 1700长的1D向量仍然没有那么大，但是当您处理数百万个元素时，复制确实会影响性能。

更好的方法是创建一个具有正确最终大小的空数组，然后根据需要填写适当的索引。 例如：

# create an empty array of the final size
newposition = np.empty(1700, np.float)

# fill in the first three values
newposition[:3] = 1, 2, 3

# fill in the rest
for ii in xrange(3, 1700):
    newposition[ii] = np.random.uniform(0, 0.25)

# or whatever...

您尚未确切显示如何构建其余的newposition数组，但是在上面的愚蠢示例中，使用np.random.uniform的size=参数np.random.uniform填充其余的行会更快。 ：

newposition[3:] = np.random.uniform(0, 0.25, size=1697)