我遇到過很多情況，我必須遍歷 CSV 或其他資料檔案，找到一些匹配幾個條件的資料并將這些資料放入單個陣列中。非常標準和常見的 Numpy 行為。
我的一般方法是設定一個串列，在 for 回圈中查找值，附加到該串列，然后在最后轉換回一個陣列。
stats = []
for i in range(len(headers)):
max_value = np.max(data[:, i])
stats.append(max_value)
all_stats = np.array(stats, dtype = float)
這看起來很臃腫，當我還想為不同的條件插入不同的值時，它并不可靠。在 for 回圈中構建值陣列的最佳方法是什么，其中結果陣列的大小不會提前知道？
謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
從您的代碼的外觀來看，您可能擁有：
all_stats = np.max( data[:,:len(headers)], axis=1)
以矢量化（更快）的方式為您提供相同的結果。
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