空numpy的阵列向

我正在写一个特征选择码被附加。基本上得到从featureselection函数的输出，并将其级联到numpy的阵列数据空numpy的阵列向

data=np.zeros([1,4114]) # put feature length here 
for i in range(1,N): 
    filename=splitpath+str(i)+'.tiff' 
    feature=featureselection(filename) 
    data=np.vstack((data, feature)) 

data=data[1:,:] # remove the first zeros row

然而，这不是一个健壮的实现，因为我需要知道特征长度（4114）预先。

是否有任何空numpy的阵列矩阵，就像在Python列表，我们有[]？

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2013-03-17 Dzung Nguyen

如果您不希望创建第一个阵列之前承担的大小，你可以使用延迟初始化。

data = None 
for i in range(1,N): 
    filename=splitpath+str(i)+'.tiff' 
    feature=featureselection(filename) 
    if data is None: 
     data = np.zeros((0, feature.size)) 
    data = np.vstack((data, feature)) 

if data is None: 
    print 'no features' 
else: 
    print data.shape

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2013-03-17 17:16:18 shx2

追加到循环中的numpy的阵列是低效的，可能有一些情况下，当无法避免，但似乎并没有成为他们中的一个。如果你知道你会落得数组的大小，这是最好的只是每个分配的阵列，这样的事情：

data = np.zeros([N, 4114]) 
for i in range(1, N): 
    filename = splitpath+str(i)+'.tiff' 
    feature = featureselection(filename) 
    data[i] = feature

有时候你不知道最后的数组的大小。有几种方法来处理这种情况，但最简单的可能是使用的临时列表，像：

data = [] 
for i in range(1,N): 
    filename = splitpath+str(i)+'.tiff' 
    feature = featureselection(filename) 
    data.append(feature) 

data = np.array(data)

只是为了完整性，还可以做data = np.zeros([0, 4114])，但我会建议针对这一点，提出一个上述方法。

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2013-03-17 18:44:16

空numpy的阵列向

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