在 python 中循环追加 numpy 数组元素

Question

谁能解释一下如何按条件循环添加一个元素到numpy数组中？

我写了一些代码，如果数组 A 的第 i 个元素是 0，应该添加元素 2，如果数组 [=] 的第 i 个元素，则添加元素 1 16=] 不是 0.

这是代码本身：

import numpy as np
def finalconcat(somearray):
  for i in somearray:
    arraysome=[]
    if somearray[i]==0:
      arraysome=np.append(arraysome,[2],axis=0)
    else:
      arraysome=np.append(arraysome,[1],axis=0)
  return arraysome

举个例子：

A=np.array([1,0,2,3,4,5])
C=finalconcat(B)
print(C)

应该出来了：

[1,2,1,1,1,1]

但结果是这样的：

[1.]

请向我解释这里出了什么问题，我只是不明白哪里出了问题...

Answer 1

您有几个问题：

arraysome=[] 在您的循环中，因此对于 somearray 的每次迭代，您都在清空 arraysome。因此，当你全部完成时，你永远不会在 arraysome 中得到一个以上的元素。
你有 for i in somearray。在每次迭代中 i 将是 somearray 的下一个元素；它将 而不是 迭代数组的 indices。但后来你有 if somearray[i]==0:。这应该只是 if i==0:.
如果您希望 arraysome 的结果元素是整数而不是浮点数，那么您应该将其初始化为一个 numpy 整数数组。
您有 C=finalconcat(B)，但 B 未定义。
你真的应该花点时间阅读 PEP 8 – Style Guide for Python Code。

import numpy as np

def finalconcat(somearray):
    arraysome = np.array([], dtype=np.int)
    for i in somearray:
        if i == 0:
            arraysome = np.append(arraysome, [2], axis=0)
        else:
            arraysome = np.append(arraysome, [1], axis=0)
    return arraysome

a = np.array([1, 0, 2, 3, 4, 5])
c = finalconcat(a)
print(c)

打印：

[1 2 1 1 1 1]

Answer 2

对于这样的迭代，最好使用列表。 np.append 只是 np.concatenate 的一个命名不当的封面，returns 每次调用都是一个全新的数组。列表追加工作 in-place，而且效率更高。更易于使用：

def finalconcat(somearray):
  rec = [2 if i==0 else 1 for i in somearray]
  # arr = np.array(rec)
  return rec

In [31]: a = np.array([1, 0, 2, 3, 4, 5])
In [32]: np.array([2 if i==0 else 1 for i in a])
Out[32]: array([1, 2, 1, 1, 1, 1])

但是最好用whole-array的方法，比如：

In [33]: b = np.ones_like(a)
In [34]: b
Out[34]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
In [35]: b[a==0] = 2
In [36]: b
Out[36]: array([1, 2, 1, 1, 1, 1])

或

In [37]: np.where(a==0, 2, 1)
Out[37]: array([1, 2, 1, 1, 1, 1])

在 python 中循环追加 numpy 数组元素

Loop append of numpy array element in python

python

arrays

for-loop

numpy

append