Question

我有一个矩阵 y ，大小（3,3）。假设它是一个3乘3矩阵，所有元素= 1。

然后我有一个循环来创建多个（3,3）矩阵。所以这些是输出：

第一个循环我得到这个矩阵：

 [[  88.    42.5    9. ]
 [ 121.5   76.    42.5]
 [ 167.   121.5   88. ]]

我得到的第二个循环：

 [[  88.    42.5   13. ]
 [ 117.5   72.    42.5]
 [ 163.   117.5   88. ]]

所以我想要实现的基本上是

 [[1, 1, 1] [88, 42.5, 9] [88, 42.5, 13],
 [1, 1, 1] [121.5, 76, 42.5] [117.5, 72, 42.5],
 [1, 1, 1] [167, 121.5, 88] [163, 117.5, 88]]

这假设循环迭代两次，我不确定我是否在正确的位置放置了逗号或间距等，但理想情况下我获得了一个3乘3的矩阵，每个元素都有一个包含3个元素的列表。 / p>

到目前为止我的循环代码是（Up_xyz，Mid_xyz，Down_xyz以[x，x，x]格式输出）：

for i in range (1,len(PeopleName)):       
  x = np.vstack((Up_xyz(TempName[i]),Mid_xyz(TempName[i]),Down_xyz(TempName[i])))
restA.append(x)
l+=1

结果是：

   [array([[  88. ,   42.5,   13. ],
   [ 117.5,   72. ,   42.5],
   [ 163. ,  117.5,   88. ]])]

这只是循环最后一次迭代的值。

另外，当我用y

将y附加到restA时

print(y.append(restA))

我收到此错误：

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

我认为这是由于尺寸的不同。但是我会感谢任何帮助，而且我对Python很新，所以对任何其他更高效的方式都是开放的。感谢

Answer 1

它存在np.append，但它在循环中非常昂贵（如果你逐个追加）。见documentation：

带有附加到轴的值的arr副本。请注意，append不会就地发生：分配并填充新数组。如果axis为None，则out为展平数组。

为循环的每个增量完成数组的复制（这里只有3个增量，但我认为这样做不是一个好习惯，请注意）

好的，你有3个数组，并且想要合并每个数组：

import numpy as np

a = np.array([[ 1.,  1.,  1.],
              [ 1.,  1.,  1.],
              [ 1.,  1.,  1.]])

b = np.array([[  88.,    42.5,    9. ],
              [ 121.5,   76.,    42.5],
              [ 167.,  121.5,   88. ]])

c = np.array([[  88.,    42.5,   13. ],
              [ 117.5,   72.,    42.5],
              [ 163.,   117.5,  88. ]])

result = np.empty((3,3), dtype=object)

n, p = result.shape
for i in range(n):
      result[i, 0] = a[i,:]
      result[i, 1] = b[i,:]
      result[i, 2] = c[i,:]

print(result)

输出：

array([[array([ 1.,  1.,  1.]), array([ 88. ,  42.5,   9. ]), 
       array([ 88. ,  42.5,  13. ])],
       [array([ 1.,  1.,  1.]), array([ 121.5,   76. ,   42.5]),
        array([ 117.5,   72. ,   42.5])],
       [array([ 1.,  1.,  1.]), array([ 167. ,  121.5,   88. ]),
        array([ 163. ,  117.5,   88. ])]], dtype=object)

如果您想list代替np.array，请执行：

n, p = result.shape
for i in range(n):
    result[i, 0] = a[i,:].tolist()
    result[i, 1] = b[i,:].tolist()
    result[i, 2] = c[i,:].tolist()

print(result)

输出：

[[[1.0, 1.0, 1.0] [88.0, 42.5, 9.0] [88.0, 42.5, 13.0]]
 [[1.0, 1.0, 1.0] [121.5, 76.0, 42.5] [117.5, 72.0, 42.5]]
 [[1.0, 1.0, 1.0] [167.0, 121.5, 88.0] [163.0, 117.5, 88.0]]]

有一个2D数组，其中每个元素都是一维数组，这有点奇怪。

您可以直接使用：

形成3D阵列（3,3,3）形状

np.stack([a,b,c])

Answer 2

你应该在for循环中附加

for i in range (1,len(PeopleName)):       
    x = np.vstack((Up_xyz(TempName[i]),Mid_xyz(TempName[i]),Down_xyz(TempName[i])))
    restA.append(x)
l+=1

Numpy数组对象没有附加方法。你可能想要：

y = np.append(y, restA)

在循环中在Python中添加Matrix

2 个答案: