我有一个功能，可以在每次迭代时提取元素并将其附加到列表中。在一定数量的迭代（例如一百万次）结束时，我想将列表追加到numpy数组中，然后清空列表并继续该过程。
我已声明一个空的numpy数组为
a= np.array([], dtype="int32")
b =[1,2,3,4] is my list for first 1 million iteration,
b =[5,4,3,2] is the list for second 1 million iteration
在每百万次迭代后，如何继续将列表b追加到numpy数组a。
我需要如下输出
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 4, 3, 2]])
我已经尝试过“ concatenate”和“ vstack”，但是问题是a（当为空）和b的尺寸不匹配，因此代码给出了错误。
列表将多达100万，因此需要一种经济高效的方法来处理附录。我也可以为每个迭代“添加vstack”元素，但是每次我使用vstack时都会加载庞大的列表，这不会节省成本。我尝试了下面的代码，它工作正常，但我想避免在每次迭代时进行检查。
if any(a):
a=np.vstack((a,b))
else:
a=np.append(a,b, axis=0)
有什么办法可以在不执行检查的情况下将列表追加到numpy数组。
我建议不要追加到数组，因为这样可能会非常低效。取而代之的是，您可以使用它deque来收集列表，并仅在需要时才使用该列表创建一个数组。这是一个例子：
from collections import deque
import numpy as np
lists = deque()
for i in range(1, 13, 4):
lists.append(range(i, i + 4))
result = np.array(lists)
现在我们有
>>> result
array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])
deque 是一个链表，这意味着一旦出现新元素，我们就不必为整个容器重新分配内存。
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