如何在Python中合并多个NumPy数组 解决ndarray无append属性报错

错误原因 #

NumPy的ndarray数组对象没有内置append实例方法，该方法是Python原生列表的独有方法，因此直接调用数组的append属性会触发AttributeError。
即使你改用NumPy提供的全局np.append方法，也不建议在循环中反复调用：该方法每次执行都会重新分配整块内存存储新数组，数据量较大时运行效率极低。

正确实现方案 #

你所有待合并的数组第二维均为9，满足垂直拼接的维度要求，最优方案是先将所有加载的数组存入Python列表，最后一次性调用np.concatenate完成拼接，无需提前预估数组总长度，也没有冗余的内存开销。
修正后的代码如下：

import os
import numpy as np

# 切换到目标文件夹
os.chdir("E:/pythoncode/feature") 
# 筛选所有npy后缀的文件
fnames_transfer = [x for x in os.listdir() if x.endswith(".npy")]
# 临时列表存储所有加载的数组
all_arrays = []
for fname in fnames_transfer:
    data = np.load(fname)
    all_arrays.append(data)
# 按行拼接所有数组，axis=0代表沿第一维度拼接
feature = np.concatenate(all_arrays, axis=0)

补充说明 #

如果你坚持要使用append写法实现（仅作演示，不推荐生产环境使用），正确语法如下：

# 注意每次要给feature重新赋值，且必须指定拼接维度
feature = np.append(feature, data, axis=0)

该写法需要提前确认初始feature的长度足够且后续不会残留多余初始化的0值，否则会出现数据错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者david