麻烦与for循环，.append，np.asarray

Question

从excelsheet中，我导入了各种列，我写道：

import numpy as np
totaloutput = []

inputdata = np.stack(various columns)
for "number of variables in columns" in inputdata:
     calculate several numpy.ndarray-type arrays
     output = np.column_stack(several numpy.ndarray-type arrays)
totaloutput.append(output)

当我打印totaloutput时，我得到：

[array([['0.8', '4.0', '0.5', '5.0', 'X','Y', '16.0',
    '345.0', '285.0', '0.5843940254127079', '0.3583943421752271'],
   ['0.8', '4.0', '0.5', '5.0', 'X','Y', '17.0',
    '345.0', '285.0', '0.36329780170652354', '0.22314099222162737'],
   [etc], 
   [etc]],dtype='<U32'), array([['1.2', '4.0', '0.5', '5.0', 'X', 'Y',
   '16.0',
   '345.0', '15.0', '0.787996644827825', '0.48299132454894594'],
   [etc],
   [etc]],dtype='<U32'),

根据type(totaloutput)的输出类型是list。但是，为了能够导出数据，我必须设法获得以下形状的数据：

[['0.800000011920929' '3.5' '1.0' '4.0' 'X', 'Y', '15.0'
'345.0' '285.0' '0.6222837267695641' '0.37663730483688007']
['0.800000011920929' '3.5' '1.0' '4.0'  'X', 'Y', '15.0'
'345.0' '285.0' '1.4079677072051757' '0.8500865690052523'][etc][etc]]

我以为我解决了这个问题：

totaloutput = np.asarray(totaloutput)
totaloutput = np.reshape((totaloutput, ((len(inputdata)),11))

每当我延长inputdata的数量（这是脚本的目标，自动计算大量数据）时，np.asarray似乎不再起作用。我发现有人problems with this了。

我可以通过在totaloutput之前打印np.asarray(totaloutput)来确认这一点，然后说明两个打印件是相同的。 （不受欢迎的数组= ... dtype事物）奇怪的是，在np.asarray(totaloutput)之后我打印type时，它会说numpy.ndarray

inputdata后np.asarray(totaloutput)较小，会产生一个整齐的numpy.ndarray输出。

我已经尝试了很多其他方法来获得正确的输出，我已经看到了

for i in range(len(inputdata)):
    print(totaloutput.item(i))

正是我需要的，但无论何时我尝试：

for i in range(len(inputdata)):
    finaloutput = (totaloutput.item(i))

我得到了

  

totaloutput =（totaloutput.item（i））
  AttributeError：'str'对象有   没有属性'item'

Answer 1

我假设你的问题是你有numpy数组的列表，你想把它堆叠成一个列表吗？

如果是对的。已尝试np.vstack()