Numpy 将数据追加到一个空数组

Question

我正在尝试编写将添加 2 个数组（逐个元素）并将它们存储在第三个数组中的代码。

基本逻辑：

arr3[i] = arr1[i] + arr2[i]

为此，我创建了两个数组arr1 和arr2。 arr1 和 arr2 之和的结果被附加到一个空数组arr3。

代码：

from numpy import append, array, int8


arr1 = array([1,2,3,4,5])

arr2 = array([2,4,6,8,10])

len = max(arr1.size,arr2.size)

arr3 = array([],dtype=int8)

for i in range(len):
    append(arr3,arr1[i]+arr2[i])
    print(arr1[i]+arr2[i])
    print(arr3[i])

print(arr3)

在这段代码中，我可以引用 arr1 和 arr2 的元素并添加它们，但我无法将数据附加到 arr3。

谁能帮我理解，代码中的错误是什么导致我无法将数据存储到arr3？

Answer 1

你可以简单地使用

arr3 = arr1 + arr2

您的代码不起作用的原因是append 不会改变数组，而是返回一个新数组。您可以像这样简单地修改您的代码：

for i in range(len):
    arr3 = append(arr3,arr1[i]+arr2[i])

Answer 2

这可能会导致索引错误：

max(arr1.size,arr2.size)

如果数组不同，range 会产生对于较小数组来说太大的索引值。

对两个数组求和的直接方法是

In [79]: arr1 = np.array([1,2,3,4,5])
    ...: arr2 = np.array([2,4,6,8,10])
In [80]: arr1+arr2
Out[80]: array([ 3,  6,  9, 12, 15])

它充分利用了numpy 数组定义，速度最快。

如果您必须迭代（例如，因为您想从错误中吸取教训），请使用类似的东西（如果输入是列表而不是数组，这实际上更好）：

In [86]: alist = []
    ...: for x,y in zip(arr1,arr2):
    ...:     alist.append(x+y)
    ...: 
In [87]: alist
Out[87]: [3, 6, 9, 12, 15]

或者更好的列表理解

In [88]: [x+y for x,y in zip(arr1,arr2)]
Out[88]: [3, 6, 9, 12, 15]

我正在使用zip 而不是arr1[i] 类型的范围索引。它更简洁，并且不太可能产生错误。

np.append，尽管有名称，但 不是 列表 append 克隆。阅读np.append 文档，如有必要，请重新阅读。

append : ndarray
        A copy of `arr` with `values` appended to `axis`.  Note that
        `append` does not occur in-place: a new array is allocated and
        filled.  If `axis` is None, `out` is a flattened array.

这确实有效，但速度较慢：

In [90]: arr3 = np.array([])
    ...: for x,y in zip(arr1,arr2):
    ...:     arr3 = np.append(arr3,x+y)
    ...: 
In [91]: arr3
Out[91]: array([ 3.,  6.,  9., 12., 15.])

我想删除np.append，因为它误导了太多初学者。

这样的迭代非常适合列表，但最好在使用 numpy 数组时避免。学习使用已定义的 numpy 运算符和方法，并仅将元素迭代作为最后的手段。

Answer 3

第一件事

不要使用内置函数名作为变量。

len是python的内置函数。

@sagi 的回答是对的。编写 for 循环意味着您的代码没有经过时间优化。

但如果你仍然想了解你的代码哪里出错了，请检查数组形状

import numpy as np
arr3 = np.array([],dtype=int8)
print (arr3.shape)
>>> (0,) 

也许您可以创建一个与arr1 或arr2 形状相同的空数组。对于您的问题，它们似乎具有相同的维度。

arr3 = np.empty(arr1.shape, dtype=arr1.dtype)
arr3[:] = arr1 + arr2

如果你仍然坚持使用可怕的for 循环和append，那么使用这个--

list3 = []
for x, y in zip(arr1, arr2):
   list3.append(x+y)
arr3 = np.asarray(list3)
print(arr3)
>>> array([ 3,  6,  9, 12, 15])

干杯，祝你好运！！