使用for循环填充np.array时出错：结果仅保留最后输入值

嘿，我立刻就发现你代码里的问题啦！

你每次循环里执行x = np.array([value])的时候，其实是重新创建了一个只包含当前输入值的全新numpy数组，并且直接覆盖了之前的x变量。这就好比你每次都把之前写满内容的本子扔掉，重新拿一张新纸写当前的数字，最后自然只剩下最后写的那个数啦😅

给你两种实用的解决方法：

方法1：预先分配数组空间（适合大数据量，效率更高） #

先创建一个指定大小的空数组，然后在循环里逐个给数组的位置赋值，这样就不会覆盖整个数组了：

import numpy as np
quantity = int(input("enter amount of data"))
# 预先创建能容纳quantity个float类型元素的数组
x = np.empty(quantity, dtype=np.float64)
for i in range(quantity):
    value = float(input("enter value of x >>"))
    # 给数组的第i个位置赋值，而不是重新创建数组
    x[i] = value
print(x)

方法2：先存列表再转数组（新手友好，写法更简洁） #

先把所有输入值存到Python的普通列表里，循环结束后再一次性转换成numpy数组，这种方式更直观，也不用担心数组覆盖的问题：

import numpy as np
quantity = int(input("enter amount of data"))
temp_list = []
for i in range(quantity):
    value = float(input("enter value of x >>"))
    temp_list.append(value)
# 循环结束后把列表转成numpy数组
x = np.array(temp_list)
print(x)

小提示 #

• 如果处理的是上万条甚至更多的数据，优先选方法1，因为预先分配数组空间比频繁修改列表更节省内存和时间；
• 如果数据量不大，方法2的写法更简单易懂，不容易出错。

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