Question

我需要对两个列表X和Y进行操作，因此必须将它们转换为数组，可以使用以下数组进行操作：

M = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(b)):
        M[i].append([np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j])])

现在，我希望获得M的数组，该数组是a乘以b矩阵。但是，我对操作产生的数据嵌套感到困惑。 M的元素现在是list-list-array-float64（M[][][][]）。我期望有一个列表列表，即M[][]，我可以在一个简单的循环函数中访问（绘制）：

x = M ; Y = N
for i in range(len(M)):
    plt.scatter(x[i], y[i])

其中N是列表列表。

如何简单地以列表列表的形式获取M？（当然，只要减去就可以生成众所周知的消息unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'）

（我在某处读到了这种数据层次结构的类比作为邮政地址： M[2][13][7][85]的意思是街道2，街区13，楼层7，房间85。我只希望有地板和房间。）

我如何生产X和Y：

X = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(mags)):
    for j in range(len(G[i])):
        X[i].append([G[i][j] - J[i][j]])

其中G和J是矩阵，具有相同的列数（mags）和不同的行数。如何遍历长度不同的列？

Answer 1

您的问题是，通过在下面的代码段中添加额外的括号，您将创建超出必要数量的列表：

M = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(b)):
        M[i].append([np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j])])

如果您仅更改为：

M[i].append(np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j]))

应该可以解决您的问题。

结果仍将深入三个层次，但是由于您要存储的M的元素是浮点数列表M[][][]的列表。

对于第二个问题，看来您做得对。如果您的数据具有相同的形状，那会更好，但是，如果不是这样，那几乎就是您所能做的。