NumPy配列にNumPy配列を追加する

numpy_arrayがあります。のようなもの[ a b c ]。

そして、それを別のNumPy配列に追加したいと思います（リストのリストを作成するように）。NumPy配列を含むNumPy配列の配列をどのように作成しますか？

運が悪かったので以下をやってみました

>>> 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])

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]])

またはこれ：

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]])

まあ、エラーメッセージはそれをすべて言います：NumPy配列にはappend()メソッドがありません。numpy.append()ただし、無料の機能があります。

numpy.append(M, a)

これによりM、所定の位置で変化するのではなく、新しい配列が作成されます。使用にnumpy.append()は両方のアレイのコピーが含まれることに注意してください。固定サイズのNumPy配列を使用すると、コードのパフォーマンスが向上します。

あなたは使うかもしれません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]

これは2つの個別の配列を作成しませんが、2つの配列を1次元配列に追加します。

Svenはそれをすべて言いましたが、appendが呼び出されたときの自動タイプ調整のため、非常に注意してください。

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')

内容に基づいてわかるように、dtypeはint64からfloat32になり、次にS1になりました

少し違うものを探しているときにこのリンクを見つけました、空に配列オブジェクトを追加する方法 numpy配列にこのページのすべての解決策を試してもうまくませんでした。

それから私はこの質問と答えを見つけました：空のnumpy配列に新しい行を追加する方法

ここに要点：

必要な配列を「開始」する方法は次のとおりです。

arr = np.empty((0,3), int)

次に、連結を使用して次のように行を追加できます。

arr = np.concatenate( ( arr, [[x, y, z]] ) , axis=0)

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.htmlも参照してください

実際、常にnumpy配列の通常のリストを作成し、後で変換することができます。

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]]])

私は同じ問題を抱えていて、@ Sven Marnachの回答にコメントすることはできませんでした（十分な担当者ではなく、Stackoverflowが最初に開始されたときのことを覚えています...）。

乱数のリストを10 X 10の行列に追加します。

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（）を使用して、1 x 10のゼロを持つ配列が作成されます。

array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

次に、np.randomを使用して10個の乱数のリストを作成し、randomListに割り当てます。ループは10段積み上げます。最初の空のエントリを削除することを忘れないでください。

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.]])

したがって、関数では：

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:]

乱数0〜1000を使用した7 x 7配列

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.]])

あなたの質問を理解したら、ここに1つの方法があります。あなたが持っているとしましょう：

a = [4.1, 6.21, 1.0]

だからここにいくつかのコードがあります...

def array_in_array(scalarlist):
    return [(x,) for x in scalarlist]

につながる：

In [72]: a = [4.1, 6.21, 1.0]

In [73]: a
Out[73]: [4.1, 6.21, 1.0]

In [74]: def array_in_array(scalarlist):
   ....:     return [(x,) for x in scalarlist]
   ....: 

In [75]: b = array_in_array(a)

In [76]: b
Out[76]: [(4.1,), (6.21,), (1.0,)]

このコードを試してください：

import numpy as np

a1 = np.array([])

n = int(input(""))

for i in range(0,n):
    a = int(input(""))
    a1 = np.append(a, a1)
    a = 0

print(a1)

また、「a」の代わりに配列を使用できます