有些小伙伴刚学Python时，不知道如何在numpy中创建空数组，今天一起来学学吧。
在添加行的情况下，你最好的选择是创建一个与数据集最终一样大的数组，然后向它添加数据 row-by-row:
<p style="line-height: 1.75em"><span>>>> import numpy >>> a = numpy.zeros(shape=(5,2)) >>> a array([[ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.]]) >>> a[0] = [1,2] >>> a[1] = [2,3] >>> a array([[ 1., 2.], [ 2., 3.], [ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.]])<br></span></p>
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NumPy数组与列表是一个非常不同的数据结构，它被设计用于不同的方式。 你对 hstack的使用可能非常低效。 每次调用它时，现有数组中的所有数据都将复制到新数组中。 (append 函数会有同样的问题。) 如果你想一次构建一个矩阵，最好把它放在一个列表中，直到它完成，然后将它转换成数组。
<p style="line-height: 1.75em"><span>mylist = [] for item in data: mylist.append(item) mat = numpy.array(mylist)<br></span></p>
item 可以是列表，数组或者任何 iterable，只要每个 item 具有相同数量的元素。
在这种特殊情况下，你可以简单地使用( data 是一些保存矩阵列的iterable )
<p style="line-height: 1.75em"><span>mat = numpy.array(data)<br></span></p>
注意，使用 list 作为变量名可能不是好做法，因为它通过该名称屏蔽内置类型，这可能导致Bug。
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转载请注明原文链接：Python实用之numpy中空数组的创建
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