Добавление добавочных массивов numpy

Question

В настоящее время я пытаюсь добавить несколько массивов Numpy вместе. В принципе, я хочу начать с матрицы (1 x m) (технически вектора) и заканчивать матрицей (n x m). Итак, переходим от n (1 x m) матриц (векторов) к одной (n x m) матрице (если это имеет смысл). Конечной целью этого является запись матрицы в csv-файл с помощью функции numpy.savetxt(), поэтому я получаю csv-файл с n столбцами длиной m.

Проблема заключается в том, что numpy.append() добавляет векторы вместе в вектор (1 x 2 м). Итак, скажем, a1 и a2 - массивы Numpy с 10000 элементами каждый. Я добавлю a2 в a1 с помощью функции append и одновременно создав новый массив с именем a, который содержит как a1, так и a2.

a=np.append(a1, a2, axis=0) 
a.shape 
>>(20000,) 

То, что я хочу, а не для формы, чтобы быть в форме

>>(2, 10000) 

или вообще

>>(n, m) 

Что я должен делать? Обратите внимание, что я хочу продолжить добавление векторов в массив. Спасибо за ваше время!

Answer 1

вы можете использовать транспонирование numpy.column_stack

Например:

import numpy as np 

a=np.array([1,2,3,4,5]) 
b=np.array([9,8,7,6,5]) 
c=np.column_stack((a,b)).T 

print c 
>>> array([[1, 2, 3, 4, 5], 
      [9, 8, 7, 6, 5]]) 

print a.shape,b.shape,c.shape 
>>> (5,) (5,) (2, 5) 

EDIT:

вы можете добавлять столбцы так:

d=np.array([2,2,2,2,2]) 
c=np.column_stack((c.T,d)).T 
print c 
>>> array([[1, 2, 3, 4, 5], 
      [9, 8, 7, 6, 5], 
      [2, 2, 2, 2, 2]]) 
print c.shape 
>>> (3, 5) 

Answer 2

Это должно работа

a=np.append(a1, a2, axis=0).reshape(2,10000) 
a.shape 
>>(2,10000) 

Answer 3

Для того, чтобы объединить массивы вертикально Я хотел бы использовать np.vstack

import numpy as np 

np.vstack((a1,a2)) 

Однако, с моей точки зрения, numpy.array не должен создаваться с использованием for петли и добавляя новый массив к старому , Вместо этого, либо создать первые все numpy.array (пХты) и писать данные из цикла for в этот массив,

data = np.zeros((n,m)) 

for i in range(n): 
    data[i] = ... 

или первым создать массив как обычный список питона с помощью append который можно преобразовать в конец в numpy.array.

data = [] 

for i in range(n): 
    data.append(...) 

data = np.asarray(data)