numpy将切片追加到二维数组以使其具有三维空间

Question

我有5 numpy数组与shape (5,5)。我想要实现的是将这些5 numpy数组组合成一个形状的数组（5,5,5）。我的代码看起来像以下但不工作：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8) 

for idx in range(0, 5): 
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5) 
    np.append(combined, img, axis=0) 

我想如果我的第一轴设定为0，将追加在该轴线上，这样最终的形状将是（5,5,5） 。这里有什么问题？

Answer 1

我已经想通了由自己：

combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8) 

for idx in range(0, 5): 
    array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5) 
    array array[np.newaxis, :, :] 
    combined = np.append(combined, img, axis=0) 
print combined.shape + returns (5,5,5) 

Answer 2

我想尝试：

A = np.array([getarray(idx) for idx in range(5)]) 

或者

alist = [] 
for idx in range(5): 
    alist.append(getarray(idx)) 
A = np.array(alist) 

追加到一个列表比追加到一个数组更快。后者制作了一个全新的阵列 - 就像你发现的那样。

dynamically append N-dimensional array - 相同的问题，从不同的维度开始。