我需要使用工资等级和步骤填充二维数组。
salaryGrades = []
salaryStep = 0
salaryInc = 1000
for x in range (0,10):
salaryStep+=100000
salaryGrades.append([salaryStep])
for x in salaryGrades:
salaryInc=+1000
x.append([salaryInc])
print (salaryGrades)
这显然给了我一个不正确的数组。我需要每个数组增加10k,每个嵌套数组增加1000。
即。 [[10000],[11000],[12000],...] [20000],[21000] [22000],...]]高达100k
如何让这段代码生效,还是有更好的方法?
答案 0 :(得分:3)
我会使用列表理解:
>>> salaryGrades = [list(range(s, s + 10000, 1000)) for s in range(10000, 100000, 10000)]
>>> salaryGrades
[[10000, 11000, 12000, 13000, 14000, 15000, 16000, 17000, 18000, 19000],
[20000, 21000, 22000, 23000, 24000, 25000, 26000, 27000, 28000, 29000],
[30000, 31000, 32000, 33000, 34000, 35000, 36000, 37000, 38000, 39000],
[40000, 41000, 42000, 43000, 44000, 45000, 46000, 47000, 48000, 49000],
[50000, 51000, 52000, 53000, 54000, 55000, 56000, 57000, 58000, 59000],
[60000, 61000, 62000, 63000, 64000, 65000, 66000, 67000, 68000, 69000],
[70000, 71000, 72000, 73000, 74000, 75000, 76000, 77000, 78000, 79000],
[80000, 81000, 82000, 83000, 84000, 85000, 86000, 87000, 88000, 89000],
[90000, 91000, 92000, 93000, 94000, 95000, 96000, 97000, 98000, 99000]]
答案 1 :(得分:2)
您也可以将其作为numpy-onliner。
import numpy as np
print 1000*np.arange(10,100).reshape((9,10))
[[10000, 11000, 12000, 13000, 14000, 15000, 16000, 17000, 18000, 19000],
[20000, 21000, 22000, 23000, 24000, 25000, 26000, 27000, 28000, 29000],
[30000, 31000, 32000, 33000, 34000, 35000, 36000, 37000, 38000, 39000],
[40000, 41000, 42000, 43000, 44000, 45000, 46000, 47000, 48000, 49000],
[50000, 51000, 52000, 53000, 54000, 55000, 56000, 57000, 58000, 59000],
[60000, 61000, 62000, 63000, 64000, 65000, 66000, 67000, 68000, 69000],
[70000, 71000, 72000, 73000, 74000, 75000, 76000, 77000, 78000, 79000],
[80000, 81000, 82000, 83000, 84000, 85000, 86000, 87000, 88000, 89000],
[90000, 91000, 92000, 93000, 94000, 95000, 96000, 97000, 98000, 99000]]
特别是对于大型数组,这可以加速您的代码,因为循环由numpy模块执行,该模块使用C。
答案 2 :(得分:0)
修改你的代码:
for y in range (0,8):
for x in range (0,9):
salaryGrades[y][x] = (y+1)*10000 + x*1000