如何使用for循环向Numpy数组追加元素，存储平方函数对应值

• np.append() 函数不是原地修改操作，执行后会返回一个全新的数组，你原有代码没有把np.append的返回值赋值给y，所以初始化的全零数组y从始至终没有被修改，最终输出自然全为0。
• 你需要的是[x值, 平方值]结构的二维数组，但你初始化的y是长度为N的一维数组，数据结构目标和初始化逻辑不匹配。
• Numpy设计核心是向量化运算，不需要模仿列表的for循环逻辑，直接用向量操作就能高效实现需求，用for循环反而会丧失Numpy的性能优势。

最优方案（向量化实现，无循环） #

场景1：和你列表示例逻辑一致，x从0到100取值 #

import numpy as np

N = 101
# 生成0到100的x数组
x = np.arange(N)
# 直接向量化计算平方值
y = x ** 2
# 按列堆叠得到目标二维数组
result = np.column_stack((x, y))
print(result)

场景2：沿用你写的x从x_min到x_max均匀采样的逻辑 #

import numpy as np

N = 101
x_min = 1
x_max = 10
# 生成均匀采样的x数组
x = np.linspace(x_min, x_max, N)
# 直接向量化计算平方值
y = x ** 2
# 按列堆叠得到目标二维数组
result = np.column_stack((x, y))
print(result)

兼容append逻辑的写法（仅做原理展示，不推荐，性能远低于向量化方案） #

import numpy as np

N = 101
x_min = 1
x_max = 10
x = np.linspace(x_min, x_max, N)
# 初始化空的二维数组，每行2个元素
result = np.empty((0, 2))
for xi in x:
    # 必须把append的返回值赋值回result，指定axis=0表示按行追加
    result = np.append(result, [[xi, xi**2]], axis=0)
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fredericoamigo