Numpy追加:自动投射错误维度的数组

Question

没有if子句有没有办法做到以下几点？

我正在使用pupynere读取一组netcdf文件,并希望构建一个带有numpy附加的数组.有时输入数据是多维的(见下面的变量"a"),有时是一维("b"),但第一维中的元素数总是相同的(下例中的"9").

> import numpy as np
> a = np.arange(27).reshape(3,9)
> b = np.arange(9)
> a.shape
(3, 9)
> b.shape
(9,)

这按预期工作:

> np.append(a,a, axis=0)
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
   [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
   [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
   [ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
   [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
   [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]])

但是,附加b不能如此优雅地工作:

> np.append(a,b, axis=0)
ValueError: arrays must have same number of dimensions

附加的问题是(来自numpy手册)

"当指定轴时,值必须具有正确的形状."

为了得到正确的结果,我必须先进行投射.

> np.append(a,b.reshape(1,9), axis=0)
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
   [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
   [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
   [ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8]])

所以,在我的文件读取循环中,我正在使用这样的if子句:

for i in [a, b]:
    if np.size(i.shape) == 2:
        result = np.append(result, i, axis=0)
    else:
        result = np.append(result, i.reshape(1,9), axis=0)

有没有办法在没有if语句的情况下附加"a"和"b"？

编辑:虽然@Sven完美地回答了原始问题(使用np.atleast_2d()),但他(和其他人)指出代码效率低下.在下面的答案中,我结合了他们的建议并替换了我的原始代码.它现在应该更有效率.谢谢.

Answer 1

您可以使用numpy.atleast_2d()：

result = np.append(result, np.atleast_2d(i), axis=0)

也就是说，请注意，重复使用numpy.append()是构建 NumPy 数组的一种非常低效的方法——它必须在每一步中重新分配。如果可能的话，预先分配所需的最终大小的数组，然后使用切片填充它。