Question

我初始化了一个空的numpy数组，我想用一些计算值填充它。我的代码如下：

Distance=np.empty(6,dtype=np.uint8)
for i in range(0,6):
    x=hamming_distance(tst,LUT[i])
    print 'x={}' .format(x)
    print 'type_x={}' .format(type(x))
    #Distance.fill(x)
    np.append(Distance,x)
    print 'Distance={}' .format(Distance)

我得到的输出是

x=1
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------
x=3
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------
x=1
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------
x=1
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------
x=1
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------
x=3
type_x=<type 'numpy.uint8'>
Distance=[3 3 3 3 3 3]
----------

我希望Distance为[1 3 1 1 1 3]。我使用了np.fill，但这不会起作用，因为每次使用x填充数组时，输出将为[3 3 3 3 3 3]。

注意： tst和LUT[i]是uint8 numpy数组。

任何人都可以帮我这个吗？感谢

Answer 1

我宁愿执行列表理解： [hamming_distance(tst,LUT[x]) for x in range(0, 6)]或
np.array([hamming_distance(tst,LUT[x]) for x in range(0, 6)]).astype('uint8')

使用不同的计算值填充numpy数组

1 个答案: