ループ内のPythonで行列を追加する

Question

私は、サイズが（3,3）のyの行列を持っています。すべての要素が1である3行3列の行列であるとします。

次に、複数の（3,3）行列を作成するためのループがあります。 は、したがって、これらは出力です：

最初のループ私はこの行列を得る：

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

私が得る第二のループ：

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

だから私が達成したいことは、本質的に

です

[[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]] 

これは、ループが2回繰り返されると仮定しています。私がplを持っているかどうかわかりませんコンマやスペースなどを適切な場所に置いてください。理想的には、3つの要素を持つリストを持つ各要素を持つ3行3列の行列を取得します。

私はこれまで持っている

マイコードforループである（Up_xyz、Mid_xyz、[X、X、x]の形式でDown_xyz出力）：

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 

もたらす：

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

これは単純にループの最後の反復からの値です。私は

print(y.append(restA)) 

でレスタにYを追加また

、私はこのエラーを取得：

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

を私は、これはサイズの違いによるものであると仮定します。しかし、私はどんな助けにも感謝しています。私はPythonをかなり新しくしているので、他の方法でも効率的です。おかげ

Answer 1

あなたはforループの中に追加する必要があります

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の配列オブジェクトは、このメソッドはappendを持っていません。あなたはお勧めします：

y = np.append(y, restA) 

Answer 2

それはnp.appendが存在するが、（あなたが一つずつ追加している場合）、それはループの中で非常に高価です。documentationを参照してください：

A copy of arr with values appended to axis. Note that append does not occur in-place: a new array is allocated and filled. If axis is None, out is a flattened array.

Aが

OK（、注意して、それが唯一の3刻みで、ここで私は、それを行うには良い方法ではありませんだと思う）配列が、あなたのループの各増分のために行われているコピーあなたは3つの配列を持っている、とあなたがそれぞれ1をマージしたい：

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) 

出力：

を

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) 

あなたはlist代わりnp.arrayをしたい場合は行います

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) 

出力：

[[[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]]] 

それは、それぞれの要素が1次元配列で2次元配列を持つように少し奇妙です。あなたがnumpyの使用する必要がない理由、あなたの配列内の要素は、Pythonのリストである場合

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