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将值附加到空numpy数组的numpy数组

[英]Append values to numpy array of empty numpy arrays

我有以下问题,我有一个numpy数组,该数组具有空的numpy数组作为元素,其形状为2x2,但实际上报告为2,2,0,这很有意义。 问题是当您尝试将值附加到任何空的numpy数组时,什么也没有发生。

MWE:

import numpy as np

a = np.array([[],[],[],[]])
a = np.reshape(a, (2,2,0))

a[0][0] = np.append(a[0][0], 1)
a[0][1] = np.append(a[0][0], [1])

Output:
>>>a[0][0]
array([], dtype=float64)
>>>a[0][1]
array([], dtype=float64)

这意味着什么也没发生。 如何将值一次附加到2x2 numpy数组中?

修补了一段时间后,我意识到答案很明显。

当您尝试在4个空numpy数组中的任何一个上添加一个元素时,实际上是在破坏2,2,0数组,并且numpy模块以某种方式阻止您这样做。

如果您想一次添加一个元素,则必须将它们添加到4个一组的临时1D数组中,然后将临时数组重塑为(2,2,1)形状,然后附加完整的临时2x2 numpy数组到空数组,本质上是从2,2,0形状变为2,2,1形状。

根据需要重复多次。 MWE:

import numpy as np

a = np.array([[],[],[],[]])
a = np.reshape(a, (2,2,0))
temporary = np.array([])
for i in range(4):
    temporary = np.append(temporary, i)
temporary = np.reshape(temporary, (2,2,1))
a = np.append(a, temporary)
a = np.reshape(a, (2,2,1))
a = np.append(a, temporary)
a = np.reshape(a, (2,2,2))

然后您可以将元素访问为a [0] [0] [0] a [0] [0] [1]

奇怪的是,当您将临时数组附加到时,它会自动将其形状调整为形状(4,)

a = np.array([[],[],[],[]])使

array([], shape=(4, 0), dtype=float64)

这是一个0元素的数组,包含浮点数,形状为(4,0) 重塑会更改形状,但不会更改元素数量-仍为2 * 2 * 0 = 0。

这不是包含其他数组的数组。

追加到的元件a产生具有形状的1个元件阵列(1,)

In [164]: np.append(a[0,0],1)
Out[164]: array([ 1.])

尝试将其分配回a[0,0]不会执行任何操作。 实际上,我本来希望有一个错误。 但是无论如何,它不应该也不能向数组添加一个值,按照定义,该值具有0个元素。

您必须考虑已定义了2x2数组,其中每个元素可以是一个对象,例如另一个数组。 为此,您需要以其他方式创建阵列。

例如:

In [176]: a=np.empty((2,2),dtype=object)
In [177]: a
Out[177]: 
array([[None, None],
       [None, None]], dtype=object)

In [178]: a.fill([])  # lazy way of replacing the None
In [179]: a
Out[179]: 
array([[[], []],
       [[], []]], dtype=object)

Now I have a (2,2) array, where each element can be any Python object, though at the moment they all are empty lists.  As noted in the comment, by using `fill`, each element is the same empty list; change one (in a mutable way), and you change all).

我可以使用np.append创建一个新数组(尽管我通常不建议使用np.append )。 (但要注意列表操作a[0,0].append(1) )。

In [180]: a[0,0]=np.append(a[0,0],1)    
In [181]: a
Out[181]: 
array([[array([ 1.]), []],
       [[], []]], dtype=object)

我可以将元素替换为2x2数组:

In [182]: a[0,1]=np.array([[1,2],[3,4]])

或一个字符串

In [183]: a[1,0]='astring'

或其他清单

In [184]: a[1,1]=[1,2,3]

In [185]: a
Out[185]: 
array([[array([ 1.]), array([[1, 2],
       [3, 4]])],
       ['astring', [1, 2, 3]]], dtype=object)

这个(2,2)对象数组与一个3或4d浮点数组(2,2 ,?)之间存在真正的区别。


这是我在您的答案中执行附加操作的方式

直接创建(2,2,0)数组:

In [207]: a=np.zeros((2,2,0))

和(2,2,1)只是范围调整:

In [208]: temporary =np.arange(4).reshape(2,2,1)

In [209]: a
Out[209]: array([], shape=(2, 2, 0), dtype=float64)

In [210]: temporary
Out[210]: 
array([[[0],
        [1]],

       [[2],
        [3]]])

np.append只是一个备用前端concatenate 因此,我将对轴进行显式控制。 append适用于坚持使用列表术语进行思考的Python用户。

In [211]: np.concatenate([a,temporary],axis=2)
Out[211]: 
array([[[ 0.],
        [ 1.]],

       [[ 2.],
        [ 3.]]])

In [212]: a1=np.concatenate([a,temporary],axis=2)

In [213]: a2=np.concatenate([a1,temporary],axis=2)

In [214]: a2
Out[214]: 
array([[[ 0.,  0.],
        [ 1.,  1.]],

       [[ 2.,  2.],
        [ 3.,  3.]]])

In [215]: a2.shape
Out[215]: (2, 2, 2)

暂无
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