合并从循环返回的numpy数组答案

【问题标题】：Merge numpy arrays returned from loop合并从循环返回的numpy数组
【发布时间】：2014-03-26 13:49:03
【问题描述】：

我有一个生成 numpy 数组的循环：

for x in range(0, 1000):
   myArray = myFunction(x)

返回的数组总是一维的。我想将所有数组组合成一个数组（也是一维的。

我尝试了以下方法，但失败了

allArrays = []
for x in range(0, 1000):
   myArray = myFunction(x)
   allArrays += myArray

错误是ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0) (9095)。我怎样才能让它工作？

例如这两个数组：

[ 234 342 234 5454 34 6]
[ 23 2 1 4 55 34]

应合并到这个数组中：

[ 234 342 234 5454 34 6 23 2 1 4 55 34 ]

【问题讨论】：

我想连接它们。
可能是 concatenate((a,b),1) 或 hstack((a,b)) 另见stackoverflow.com/questions/18404077/…

【解决方案1】：

你可能是说

allArrays = np.array([])
for x in range(0, 1000):
    myArray = myFunction(x)
    allArrays = np.concatenate([allArrays, myArray])

更简洁的方法（见 wims 答案）是使用list comprehension，

allArrays = np.concatenate([myFunction(x) for x in range])

【讨论】：

如果我使用你的第一个例子。我收到错误TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
@ustroetz：感谢您的关注，忘记了括号，因为 concatenate 将数组连接为一个列表。
它不起作用，它说all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 1 dimension(s) and the array at index 1 has 3 dimension(s)
如果你检查OP，这个问题和答案是针对一维输出数组的情况。从您的评论中可以清楚地看出，您拥有的输出数组并不总是一维的（请注意错误消息如何引用 3 维数组）。

【解决方案2】：

allArrays = np.concatenate([myFunction(x) for x in range(1000)])

【讨论】：

【解决方案3】：

你应该知道返回数组的形状。假设，myArray.shape = (2, 4) 那么

allArrays = np.empty((0, 4))
for x in range(0, 1000):
    myArray = myFunction(x)
    allArrays = np.append(allArrays, myArray, axis = 0)

【讨论】：