使用 NumPy 将数字附加到向量

Question

我想用 NumPy 在特定位置存储多个力。

我需要一个位置为 positions 的矢量和一个在特定位置具有力 forces 的矢量。我提示用户使用 input("Please input position: ") 和 input("Please input force: ").

输入这些位置和力

如何使用 NumPy 将这些输入值附加到两个单独的向量？我试过了

import numpy as np

# empty as default
positions = None
forces = None

# append
np.append(positions, int(input("Please input position: ")))
np.append(forces, int(input("Please input position: ")))

# print positions and forces
print(positions)
print(forces)

但变量 positions 和 forces 保持为空。

Answer 1

就像这样：

positions = np.array(())
positions=np.append(positions, int(input("Please input position: ")))

Answer 2

你这里有三个问题。

首先，None 不是数组，因此附加到它没有任何意义。（NumPy 实际上会让你这样做，但它通过将其视为 array([None], dtype=object) 来实现，这几乎肯定不是你想要的。）

其次，append 不会就地修改其数组参数，它 returns 一个新数组。^* 正如文档所说：

A copy of arr with values appended to axis. Note that append does not occur in-place: a new array is allocated and filled.

此外，您确实应该在创建数组时设置数组的数据类型；否则，您将获得默认值 float64，而 NumPy 将浪费地将所有漂亮的整数转换为浮点数。

所以，做你想做的事：

positions = np.array([], dtype=int)
forces = np.array([], dtype=int)

# append
positions = np.append(positions, int(input("Please input position: ")))
forces = np.append(forces, int(input("Please input position: ")))

# print positions and forces
print(positions)
print(forces)

第三，NumPy 数组并不意味着一次增长一个元素。这个问题不会导致你的错误——对于这么小的数组（大小 (1,)），它甚至不会产生明显的影响——但这是一个非常糟糕的习惯。许多其他类型，如 Python 的内置列表，都适用于此，但不是 NumPy 数组。

通常要么您事先知道您将拥有多少个值，在这种情况下您可以预先分配数组。如果没有，您通常会从动态构建的某种可迭代对象构建它，例如 list.^** 以下是一些示例：

# Pre-allocating the array
positions = np.zeros((1,), dtype=int)
positions[0] = int(input("Please input position: "))

# Building the array from a dynamically-built list
positions = []
positions.append(int(input("Please input position: ")))
positions = np.array(positions, dtype=int)

# Building the array all at once from a static list
positions = np.array([int(input("Please input position: "))], dtype=int)

_{* 如果它确实尝试就地修改，第一个问题会更糟，因为那时你会尝试修改不可变单例值 None…}

_{** 对于非常大的数组，不要使用 list，因为构建临时 list 的成本太高。相反，您通常希望创建生成器或其他类型的惰性迭代器，并使用 np.fromiter.}

使用 NumPy 将数字附加到向量

Append numbers to vectors with NumPy

python

arrays

numpy

vector

scipy