Question

此代码有问题。我想我做错了。

 import numpy as np

 array = np.zeros(10)

 arrays = []

 for i in range(len(array)):
    array[i] = 1
    arrays.append(array)

 print(arrays[0])

我期望得到：[1。 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 但是我得到了：[1。 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1。]

那是我附加到数组的最后一个数组，而不是第一个。为什么会发生这种情况，更重要的是我该怎么做才能获得所需的输出？

Answer 1

我认为您正在期待：

arrays.append(array)

将主阵列的COPY添加到阵列列表。但这不是你在做什么。每次您都将另一个对同一数组的引用推入：

arrays.append(array)

因此，在循环结束时，您将获得列表 arrays （列表），其中包含对创建的相同原始数组的10个引用。到那时，您已经将一个数组的每个值都设置为1。因此，您会得到 arrays 中的第一个值包含一个数组，其中每个值都设置为1，因为 arrays < / strong>是同一数组。

如果您实际上每次都将一个新数组复制到 arrays 中，我敢打赌，您会得到预期的结果。为此，请将该行更改为：

arrays.append(array.copy())

这是此修复程序的完整版本。我也更改了它以打印数组中的所有10个数组：

def main(): import numpy as np array = np.zeros(10) arrays = [] for i in range(len(array)): array[i] = 1 arrays.append(array.copy()) for array in arrays: print(array)

结果：

[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0.] [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

Answer 2

只需添加此更改：

arrays.append(np.array(array))

Answer 3

在numpy中执行此操作的实际方法是使用np.tri()：

np.tri(10)
Out[]:
array([[ 1.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.]])

Answer 4

您可以按照{Steve的建议，使用array.copy()在numpy数组上定义的方法。

由于已经在解决此问题的一个答案（@Steve的答案）中使用过，所以我选择了另一种方法，即deepcopy() function以获取结果。

import numpy as np 
from copy import deepcopy

array = np.zeros(10)
arrays = []

for i in range(len(array)):
    array[i] = 1
    arrays.append(deepcopy(array))

print(arrays)
# [array([1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.]), array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])]

print(arrays[0])
# [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

print(arrays[-1])
# [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

Answer 5

也许您正在寻找这个，只是在代码中添加了条件

import numpy as np

array = np.zeros(10)

arrays = []

for i in range(len(array)):
    if i==0:
        array[i] = 1
    arrays.append(array)

print(arrays[0])
out: [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

如何使附加工作按数组的预期进行？

5 个答案: