如何通过在迭代中增加一个新的行向量来获得一个矩阵？

Question

我正在用for-loop生成数组（技术上说是行向量），a，b，c...是输出。

我可以将新的数组添加到旧的数组中一起形成一个矩阵吗？

import numpy as np
# just for example:
a = np.asarray([2,5,8,10])
b = np.asarray([1,2,3,4])
c = np.asarray([2,3,4,5])
... ... ... ... ...

我已经尝试过 ab = np.stack((a,b))这样就可以了。但我的想法是在一个新的循环中向旧的矩阵中添加一条新的行，但要用 abc = np.stack((ab,c)) 那么就会出现错误 ValueError: all input arrays must have the same shape. 有谁能告诉我如何在已有的矩阵中添加另一个向量？我在这个论坛上找不到一个完美的答案。

Answer 1

np.stack 是行不通的，你只能堆叠相同维度的数组。

一个可能的解决方案是使用 np.concatenate((original, to_append), axis = 0) 每次。检查 文件.

你也可以尝试使用 np.append.

Answer 2

感谢大家的想法，这个问题的最佳解决方案是在这个问题上添加 nparray 或 list 迭代时将其转换为一个列表，并使用 np.asarray 最后。

a = np.asarray([2,5,8,10])  # or a = [2,5,8,10]
b = np.asarray([1,2,3,4])   #    b = [1,2,3,4]
c = np.asarray([2,3,4,5])   #    c = [2,3,4,5]
... ... 

l1 = []
l1.append(a)
l1.append(b)
l1.append(c)
... ... 

l1然而，这些元素不一定是空的。l1 已经包含的类型应与 a,b,c

例如，以下两者之间的区别 l1 = [1,1,1,1] 和 l1 = [[1,1,1,1]] 在这种情况下，是巨大的。