使用append方法创建3d numpy数组矩阵

Question

有没有办法通过附加2d numpy数组来创建3d numpy数组？我目前所做的是将我的2d numpy数组附加到预先确定的2d numpy数组的初始化列表中，即List = [np.zeros（（600,600））]。在附加了我的所有2d numpy数组后，我使用numpy.dstack来创建3d numpy数组。我认为这不是一种非常有效的方法。任何建议。

Answer 1

最有效的方法是先初始化3d数组，然后依次将数据写入其中。通过避免不必要的副本来提高效率。然而，增益是最小的 - 只要您不使用非常大的数组（在3个维度中的任何一个）。

import numpy as np

arr = np.empty(shape=(2, 100, 100))

arr[0,:,:] = array_2d_1
arr[1,:,:] = array_2d_2

Answer 2

根据定义，你不能向数组附加任何内容，因为当数组在内存中声明时，它必须保留尽可能多的空间。

你可以做的是声明一个具有已知几何和初始值的数组，然后每行重写新值，保留“附加”行的计数器，或者当你用完时你可以加倍数组的大小太空了。