在NumPy中将二维数组追加到一维空数组，期望得到三维数组

Hey，我明白你想要的效果了！咱们来看看问题出在哪，以及怎么解决～

你用np.append(a, b)得到一维数组的核心原因是：np.append()默认会把所有输入数组扁平化处理，当一维空数组和二维数组维度不匹配时，它会自动把两者都拉平成一维再拼接，自然就得不到你想要的三维结构了。

要实现把二维数组作为一个元素存入三维数组的效果，关键是让两个数组维度匹配，并且指定拼接的轴，避免扁平化。下面给你两种实用的方法：

方法1：初始化空三维数组，指定轴追加 #

先把空数组初始化为三维结构（比如形状是(0, 2, 2)，表示0个2×2的二维数组元素），然后把要追加的二维数组包装成三维数组，再用axis=0指定沿着第一个维度拼接：

import numpy as np
# 初始化空的三维数组，匹配后续要追加的二维数组形状
a = np.empty((0, 2, 2), dtype=int)
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 把b包装成三维数组（形状从(2,2)变为(1,2,2)），再追加
result = np.append(a, [b], axis=0)
print(result)
# 输出：
# [[[1 2]
#   [3 4]]]

后续如果还要追加其他二维数组，比如c = np.array([[5,6],[7,8]])，直接用同样的方式即可：

result = np.append(result, [c], axis=0)

方法2：直接将二维数组转为三维（适合无需先积累空数组的场景） #

如果你只是想把单个二维数组包装成三维结构，不需要先维护一个空数组，可以用np.expand_dims()直接给数组增加一个维度：

b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
result = np.expand_dims(b, axis=0)
print(result)
# 输出和上面一致：[[[1 2] [3 4]]]

小提醒 #

• 不管用哪种方法，都要保证追加的数组和目标数组的形状匹配（除了拼接轴的维度），否则会报错。
• 千万别忘了指定axis参数，不然np.append()又会自动扁平化数组啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mukundan314