Question

作为一种学习Python / NumPy的方法，我在20年前的Python 2.7.11中编写了我的SAS IML论文。该方法涉及在外环内具有多个环的蒙特卡罗模拟。我用一个简单的例子成功了。我正处于需要累积每次迭代的统计数据的地步，我需要指导，因为我对如何以及何时使用列表，数组和矩阵以及如何将其转换为其他尽管反复寻找文档和例子。

如果我正在打印报告，我想要一张看起来像这样的表（分隔符可以是一个空格）

MSEa     Ca MSEb     Cb 
1421 7  1184     3
 925     2  1077 4

所以我可以在每个MSE列中选择最小的MSE和C配对。

我拥有的是

MSEV
[matrix([[ 1421]]), 7, matrix([[ 1184]]), 3, matrix([[ 925]]), 2, matrix([[ 1077]]), 4]
type(MSEPCV)
<type 'list'>

MSE是矩阵数学的标量， MSEV以MSEV = [] {type（MSEPCV）}启动， MSEV是从MSE {type（MSE）}和COUNT {type（COUNT）}

创建的

我认为最简单的方法是将所有内容都列入清单并尝试使用tolist（），但是仍然可以使用squackets。

Answer 1

你最终得到了一个包含单元素矩阵和普通数字混合的列表。如果你无法避免这种情况，那么你总是可以使用以下内容清理打印列表：

def extract_number(x):
    try:
        return x.item(0)    # returns first item in x, if x is a matrix
    except AttributeError:
        return x            # if x is not a matrix or array, just return x

print([extract_number(x) for x in MSEV])

这将以Python显示列表的标准方式输出列表

[1421, 7, 1184, 3, 925, 2, 1077, 4]

为了更好地显示它，您可以查看字符串格式并执行以下操作：

print("""MSEa     Ca MSEb     Cb 
{:4}{:6}{:6}{:7}
{:4}{:6}{:6}{:7}""".format(*msev))

Answer 2

我有点（或很多）对如何以及何时使用列表，数组和矩阵以及如何将其转换为另一个感到困惑

由于您标记了numpy，因此我假设您的意思是numpy.array和numpy.matrix。然后，简而言之，何时使用

矩阵：基本上，永远不会。 np.matrix是一个无尽的混乱来源。如果你只能使用python 3.5+，最好使用数组，使用dot进行矩阵乘法，或使用@运算符。
数组：提前知道维度和大小（shape，用numpy说法）时使用它们。
列出：当您需要追加/删除元素时使用列表。

关于如何转换事物：给定一个列表，lst，np.asarray(lst)是一个numpy数组。给定一个数组arr，arr.tolist()是一个列表。给定矩阵，np.asarray将其转换为数组，如果矩阵是1乘1，m[0, 0]是标量。

Answer 3

我不确定你matrix的来源，以及为什么混合矩阵和数字，但我会尝试处理它。

为了便于复制粘贴，我将定义matrix（我已将numpy加载为np）。我正在参加Ipython会议：

In [373]: matrix=np.matrix

In [375]: alist=[matrix([[ 1421]]), 7, matrix([[ 1184]]), 3, matrix([[ 925]]), 2, matrix([[ 1077]]), 4]

In [376]: alist
Out[376]: 
[matrix([[1421]]),
 7,
 matrix([[1184]]),
 3,
 matrix([[925]]),
 2,
 matrix([[1077]]),
 4]

我将通过列表理解运行它，其中ifelse表达式从矩阵中提取元素。我也可以像Stuart那样定义一个简单的辅助函数：

In [379]: newlist=[x[0,0] if isinstance(x,np.matrix) else x for x in alist]
In [380]: newlist
Out[380]: [1421, 7, 1184, 3, 925, 2, 1077, 4]

现在把它变成一个数组 - 然后用reshape把它变成2行。

In [381]: Marray=np.array(newlist).reshape(2,-1)
In [382]: Marray
Out[382]: 
array([[1421,    7, 1184,    3],
       [ 925,    2, 1077,    4]])

np.savetxt是编写numpy样式文件的csv函数：

In [386]: np.savetxt('test.txt',Marray)
In [387]: cat test.txt
1.421000000000000000e+03 7.000000000000000000e+00 1.184000000000000000e+03 3.000000000000000000e+00
9.250000000000000000e+02 2.000000000000000000e+00 1.077000000000000000e+03 4.000000000000000000e+00

糟糕，默认格式为float;将其更改为整数：

In [388]: np.savetxt('test.txt',Marray, '%d')

并查看生成的文件（就像在linux shell中执行cat一样）

In [389]: cat test.txt
1421 7 1184 3
925 2 1077 4

并带有标题行：

In [392]: np.savetxt('test.txt',Marray, '%d',header='MSEa Ca MSEb Cb')

In [393]: cat test.txt
# MSEa Ca MSEb Cb
1421 7 1184 3
925 2 1077 4

可以改进格式，但这可以提供这个想法。

附加列表，数组，矩阵

3 个答案: