如何正确初始化Numpy二维数组并垂直追加行数据？

错误原因很明确：你初始化的table_array是2维数组（形状(0,9)），但cursor.fetchone()返回的row是1维的元组/数组，直接用numpy.append指定axis=0时，两者维度不兼容，触发了维度不匹配的报错。

下面两种方法可以解决这个问题：

方法一：将单行数据转为2维数组后再追加 #

把每次获取的1维行数据，转换成形状为(1,9)的2维数组，和原数组维度对齐后再追加：

import numpy as np

sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Yld, Line, Location, Type, Name, ErrorID, Site from dw.table1 f join dw.table2 d on f.ID = d.ID where Type like '%test%'"
table_array = np.empty((0, 9))  
cursor.execute(sql_query)
row = cursor.fetchone()
while row:
    # 把1维的row转为2维数组（新增一个行维度）
    row_2d = np.array(row)[np.newaxis, :]
    table_array = np.append(table_array, row_2d, axis=0)
    row = cursor.fetchone()

方法二：先收集所有行到列表，再一次性转成Numpy数组（更推荐） #

Numpy数组每次追加都会重新分配内存、复制数据，数据量大时性能很差。先把所有行存到普通列表里，最后再转成2维数组，效率更高：

import numpy as np

sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Yld, Line, Location, Type, Name, ErrorID, Site from dw.table1 f join dw.table2 d on f.ID = d.ID where Type like '%test%'"
cursor.execute(sql_query)

rows_list = []
row = cursor.fetchone()
while row:
    rows_list.append(row)
    row = cursor.fetchone()

# 列表转成2维Numpy数组
table_array = np.array(rows_list)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mich