for循環中追加numpy數組的問題

我現在有點迷路了。我正確初始化一個空numpy的陣列，我相信我使用np.append功能正常for循環中追加numpy數組的問題

Preds = np.empty(shape = (X_test.shape[0],10)) 

kf = KFold(n = X_train.shape[0], n_folds=10, shuffle = True) 

for kf_train, kf_test in kf: 

    X_train_kf = X_train.iloc[kf_train] 
    Y_train_kf = Y_train.iloc[kf_train] 

    dt = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=2) 
    dt.fit(X_train_kf, Y_train_kf) 
    Preds = np.append(Preds,dt.predict(X_test)) 

    print Preds

只是一些額外的信息：

X_test具有的形狀（9649，24）
（後運行）Preds具有的形狀（192980）

在這個循環中，Preds的形狀應該是（9649,10）

任何建議將不勝感激。

編輯：這裏是更新的解決方案

Preds = [] 
kf = KFold(n = X_train.shape[0], n_folds=20, shuffle = True) 

for kf_train, kf_test in kf: 

    X_train_kf = X_train.iloc[kf_train] 
    Y_train_kf = Y_train.iloc[kf_train] 

    dt = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=2) 
    dt.fit(X_train_kf, Y_train_kf) 
    Preds.append(dt.predict(X_test)) 

Preds = np.vstack(Preds)

來源

2016-11-09 newbie

來自numpy.append文檔：'axis：int，可選值附加的軸。如果未指定軸，則在使用' –

之前，arr和值都會變平並且是否檢查了dt.predict（X_test）的形狀？ –

最好避免使用append。相反，只需將每個數組添加到python列表中，然後使用np.vstack或np.hstack將它們平鋪到單個數組中。 – Erotemic

如果Preds是（9649,10），那麼你可以做2種級聯的一個

newPreds = np.concatenate((Preds, np.zeros((N,10))), axis=0) 
newPreds = np.concatenate((Preds, np.zeros((9649,N)), axis=1)

第一個產生（9649 + N，10）陣列，第二個（9646,10 + N）。

np.vstack可用於使第二陣列爲2d，即它將(10,)更改爲(1,10)陣列。 np.append需要2個參數而不是一個列表，並確保第二個是一個數組。向1d數組添加標量比通用連接更好。

確保您瞭解陣列的形狀和尺寸數量。

一個很好的選擇是將追加到列表

alist = [] 
alist.append(initial_array) 
for ... 
    alist.append(next_array) 
result = np.concatenate(alist, axis=?) 
# vstack, stack, and np.array can be used if dimensions are right

追加到列表中，然後加入一個在到底是不是重複符連接速度更快。列表旨在便宜地增長;數組通過創建一個更大的數組而增長。

來源

2016-11-09 21:36:30 hpaulj

for循環中追加numpy數組的問題

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