Question

对于大多数人我怀疑是一个相当简单的问题，虽然我似乎无法找到答案。

我有一个接收一维数组并返回另一个数组的函数。

目前我正在使用for循环多次运行此函数，但我建议我可以增加迭代次数，如果我要创建一个函数，使得一个长度等于1的数组的数组我想要的迭代次数，然后将我的函数应用于这个数组。

例如：

inputs = np.array([23.,56,69])

def do_model(array):
    ... do magic ...
    return new_array

我现在所拥有的：

outputs= np.array([np.array([do_model(inputs) for  x in xrange(iterations)])

我想要的是什么：

def run_model(iterations, inputs):
    # generate a 1D array of length iteration containing the input array
    my_array = np.full((1,int(iterations)), inputs)

outputs = run_model(iterations, inputs)
# run my function on the array
return do_model(empty)

当我尝试创建my_array 5次迭代时，我收到以下错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (1,5)

我尝试使用dtype关键字参数指定数组应由另一个数组填充：

my_array = np.full((1,int(iterations)), inputs,dtype=np.ndarray
)

认为没有用。

欢迎任何帮助，

我问的原因是我尝试在数百万次迭代中运行代码，目前我有内存错误。

创建一个完整的指定1D数组Python的1D数组

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