Hướng dẫn create empty array python - tạo python mảng trống

Nếu bạn muốn tìm hiểu làm thế nào để tạo một danh sách trống trong Python một cách hiệu quả, thì bài viết này là dành cho bạn.

Bạn sẽ học:

• Cách tạo một danh sách trống bằng dấu ngoặc vuông

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  31.
• Cách tạo một danh sách trống bằng cách sử dụng

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  32.
• Trường hợp sử dụng của họ.
• Chúng hiệu quả như thế nào (một người nhanh hơn cái kia!). Chúng tôi sẽ sử dụng mô -đun

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  33 để so sánh chúng.

Hãy bắt đầu nào! ✨

🔹 Sử dụng dấu ngoặc vuông

Bạn có thể tạo một danh sách trống với một cặp dấu ngoặc vuông, như thế này: & nbsp;

Mẹo: Chúng tôi gán danh sách trống cho một biến để sử dụng nó sau trong chương trình của chúng tôi. We assign the empty list to a variable to use it later in our program. We assign the empty list to a variable to use it later in our program.

Ví dụ:

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Danh sách trống sẽ có độ dài

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Danh sách trống là các giá trị giả, có nghĩa là chúng đánh giá thành

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Thêm các yếu tố vào một danh sách trống

Bạn có thể thêm các phần tử vào danh sách trống bằng các phương thức

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

• In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  36 thêm phần tử vào cuối danh sách.

• In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  37 Thêm phần tử vào chỉ mục cụ thể của danh sách mà bạn chọn.

Vì các danh sách có thể là các giá trị sự thật hoặc giả mạo tùy thuộc vào việc chúng trống hay không khi chúng được đánh giá, bạn có thể sử dụng chúng trong các điều kiện như thế này:

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Đầu ra của mã này là:

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Bởi vì danh sách trống, vì vậy nó đánh giá là sai.

Nói chung:

• Nếu danh sách không trống, nó sẽ đánh giá thành

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  80, vì vậy mệnh đề IF được thực thi.
• Nếu danh sách trống, nó sẽ đánh giá thành

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  35, do đó mệnh đề khác được thực thi.

Example:

Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo một danh sách trống và gán nó cho biến

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Chúng tôi kiểm tra giá trị của biến để xem các mục có được nối thành công không và xác nhận rằng danh sách không còn trống nữa: & nbsp;

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Mẹo: Chúng tôi thường sử dụng

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

🔸 Sử dụng hàm tạo Danh sách ()

Ngoài ra, bạn có thể tạo một danh sách trống với hàm tạo loại

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Theo tài liệu Python:

Nếu không có đối số nào được đưa ra, hàm tạo tạo một danh sách trống mới,

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

31.

Mẹo: Điều này tạo ra một đối tượng danh sách mới trong bộ nhớ và vì chúng tôi không chuyển bất kỳ đối số nào cho

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Ví dụ:

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Danh sách trống sẽ có độ dài

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Danh sách trống là các giá trị giả, có nghĩa là chúng đánh giá thành

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Example:

Thêm các yếu tố vào một danh sách trống

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Bạn có thể thêm các phần tử vào danh sách trống bằng các phương thức

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Các trường hợp sử dụng

• Chúng tôi thường sử dụng

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  32 để tạo danh sách từ các vòng lặp hiện có như chuỗi, từ điển hoặc bộ dữ liệu.
• Bạn thường thấy dấu ngoặc vuông

  In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  31 đang được sử dụng để tạo danh sách trống trong Python vì cú pháp này ngắn gọn và nhanh hơn.

Hiệu quả

Chờ đợi! Tôi chỉ nói với bạn rằng

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Nhưng nhanh hơn bao nhiêu?

Hãy kiểm tra hiệu quả thời gian của họ bằng mô -đun thời gian.timeit module.timeit module.

Để sử dụng mô -đun này trong chương trình Python của bạn, bạn cần nhập nó:

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Cụ thể, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng thời gian từ mô -đun này mà bạn có thể gọi với cú pháp này:

Mẹo: Mã được lặp lại nhiều lần để giảm sự khác biệt về thời gian có thể phát sinh từ các yếu tố bên ngoài như các quy trình khác có thể chạy vào thời điểm cụ thể đó. Điều này làm cho kết quả đáng tin cậy hơn cho mục đích so sánh.Tip: The code is repeated several times to reduce time differences that may arise from external factors such as other processes that might be running at that particular moment. This makes the results more reliable for comparison purposes.Tip: The code is repeated several times to reduce time differences that may arise from external factors such as other processes that might be running at that particular moment. This makes the results more reliable for comparison purposes.

Trên điểm của bạn ... hãy thiết lập ... Sẵn sàng! Đây là mã và đầu ra:Here is the code and output:Here is the code and output:

Đầu tiên, chúng tôi nhập mô -đun.

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Sau đó, chúng tôi bắt đầu kiểm tra từng cú pháp.

Kiểm tra num = []1:

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Kiểm tra num = []2:

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Mẹo: Lưu ý rằng mã mà bạn muốn thời gian phải được bao quanh bởi các trích dẫn đơn

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

So sánh các kết quả này:

• In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  31:

  In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
  ---------------------------------------------------------------------------
  ValueError                                Traceback (most recent call last)
   in 
  ----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)
  
  <__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)
  
  /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
     4691         values = ravel(values)
     4692         axis = arr.ndim-1
  -> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
     4694 
     4695 
  
  <__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)
  
  ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
  

  61

• In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
  In [54]: x                                                                      
  Out[54]: 
  array([[73096208, 10273248],
         [       2,       -1]])
  

  32:

  In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
  ---------------------------------------------------------------------------
  ValueError                                Traceback (most recent call last)
   in 
  ----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)
  
  <__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)
  
  /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
     4691         values = ravel(values)
     4692         axis = arr.ndim-1
  -> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
     4694 
     4695 
  
  <__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)
  
  ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
  

  63

Bạn có thể thấy rằng

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

Tôi chắc chắn rằng bạn phải hỏi điều này ngay bây giờ: Tại sao

In [55]: np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)                                  
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 np.append(x, np.array([1,2]), axis=0)

<__array_function__ internals> in append(*args, **kwargs)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py in append(arr, values, axis)
   4691         values = ravel(values)
   4692         axis = arr.ndim-1
-> 4693     return concatenate((arr, values), axis=axis)
   4694 
   4695 

<__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Chà ...

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Sự khác biệt về thời gian này sẽ không ảnh hưởng đến hiệu suất của chương trình của bạn rất nhiều nhưng thật tuyệt khi biết cái nào hiệu quả hơn và cách họ làm việc đằng sau hậu trường.

Tóm tắt

Bạn có thể tạo một danh sách trống bằng cách sử dụng một cặp dấu ngoặc vuông

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Giá đỡ vuông

In [53]: x = np.empty((2,2),int)                                                
In [54]: x                                                                      
Out[54]: 
array([[73096208, 10273248],
       [       2,       -1]])

Tôi thực sự hy vọng rằng bạn thích bài viết của tôi và thấy nó hữu ích. Bây giờ bạn có thể tạo danh sách trống trong các dự án Python của bạn. Kiểm tra các khóa học trực tuyến của tôi. Theo dõi tôi trên Twitter. ⭐Now you can create empty lists in your Python projects. Check out my online courses. Follow me on Twitter. ⭐️Now you can create empty lists in your Python projects. Check out my online courses. Follow me on Twitter. ⭐️

Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào danh sách, bạn có thể muốn đọc:

• Danh sách Python Phụ lục - Cách thêm phần tử vào một mảng, được giải thích với các ví dụ
• Phương pháp mảng danh sách sắp xếp Python - tăng dần và giảm dần giải thích với các ví dụ
• Danh sách Python phụ thuộc vào danh sách Python - Danh sách mở rộng - Sự khác biệt được giải thích với các ví dụ về phương thức mảng