Question

我正在尝试制作一个包含三维数组（numpy）的列表。

我有这个脚本：

for a in range(0, (len(s[1]))):
    object_location = s[1][a]
    object.append(object_location)

（其中s [1]是数组s [x]列表中的一个坐标数组，如下所示：

S [1]：

array([[ 157.8,    7.7],
       [ 368.3,    5.9],
       [ 416.3,   13.9]
       ..)

上面的for循环创建了以下内容：

[array([ 157.8,    7.7]), array([ 368.3,    5.9]), array([ 416.3,   13.9])]

我想在这个二维数组列表中添加第三个维，如下所示：

[array([ 157.8,    7.7], [122.7,    6.9], [67.4,    2.5]), array([ 368.3,    5.9], [296.2,    4.1], [62.3,    1.7]), array([ 416.3,   13.9],[542.9,    4.5], [64.2,    1.5])]

对于每一个，在我的第一个脚本中创建一个对象[a]。使用append或concatenate之类的东西，我想为此添加不同x'的值（所以在列表中创建上面的三维数组，但是如何？简单的追加或连接不起作用，因为（连接）：数组没有相同数量的维。对于追加，它会失去分组的二维object_locations的分离（所以它会给出像数组（[120,14,15,19]），[70,80， 90,100]）

到目前为止，我已经创建了以下脚本：

for a in range(0, (len(s[1]))):
    object_location = s[1][a]
    object.append(object_location)

for x in sections:
    for a in range(0, (len(s[x]))-1):
        if x < (len(sections)):
            nearest_value = [s[x+1][spatial.KDTree(s[x+1]).query(s[x][a])[1]]]
            object[a].append(nearest_value)

这个脚本的问题在于它为最后一行说'numpy.ndarray'对象没有属性'append'。

编辑：在我的脚本中的第一个循环之后，对象给出： [array（[157.8,7.7]），array（[368.3,5.9]），array（[416.3,13.9]）...]，所以带有数组的列表。对于每个单独的数组，我想要包含s [x + 1]部分的坐标，并循环我所有的x'。

第二次编辑：

生成以下数组列表后：

for b in range(0,20):
     print(len(axon[b]))
     np.squeeze(axon[b])

我获得了这样一个列表：

3
array([array([ 157.8,    7.7]), [array([ 117.4,   17.9])],
   [array([ 363.3,    6.1])]], dtype=object)
3
array([array([ 368.3,    5.9]), [array([ 364.8,    6.1])],
   [array([ 444.1,   13.4])]], dtype=object)

..等等

在此范围的“np.concatenate”中，它仍然显示我的尺寸不同，而它应该在此范围内，对吧？它们都是数组中的数组，我想将其转换为例如：

'正确的数组'：

array([368.3, 5.9]), [364.8, 6.1], [444.1, 13.4])

为什么np.concatenate / np.asarray仍然无法执行此操作？

但是，我在某些地方使用（）而不是[]获得了以下内容，并使用extend作为添加到数组中的值：

[array([ 368.3,    5.9]), 364.80000000000001, 6.0999999999999996,     444.10000000000002, 13.4]

虽然我想要追加的值是以下形式，但当我使用'append'时它们仍然作为数组添加：

[117.4 17.9] [364.8 6.1]

有没有办法将其正确转换为上面的“正确数组”？

谢谢！

Answer 1

经过一些澄清后，我相信这就是你想要的：

object.append([object_location])

首先，我认为你在列表和数组之间有点混淆。他们相似，但有点不同。在python中，数组被称为列表。在numpy中，它们是数组。你现在正在做的只是将一堆1D numpy数组插入到列表中，看起来有点像这样：

[array([3, 3]), array([2, 3]), array([0, 1])]

现在，如果您尝试追加某些内容，比如元素0，那么您将获得

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

因为numpy数组无法附加到列表的方式（它们的大小固定）。

您想要的是将每个数组放入另一个列表中，如下所示：

[[array([3, 3])], [array([2, 3])], [array([0, 1])]]

（注意每个数组周围的额外[...]。

现在，当你尝试追加第0个内部列表时，你会得到这样的结果：

[[array([3, 3]), array([4, 1])], [array([2, 3])], [array([0, 1])]]

请注意，您已成功将另一个1D阵列附加到第一个阵列。

如果所有内部列表都具有相同的维度，则可以使用np.asarray(your_list)将其转换为3D数组（而不是数组列表列表）：

[[[3 3]
  [4 1]]

 [[2 3]
  [3 4]]

 [[0 1]
  [2 0]]]

数组中的数组，子数组和合并子数组

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