ダイナミックスndarrayで悩む

Question

私はMATLABユーザーです。 は、次のMATLABスクリプトが

a = [] 
for i=1:10 
    for j=1:10 
     a(i,j) = i*j 
    end 
end 

について動的np.ndarraysを使用している質問をPythonのためのポートへの最も簡単な方法は何ですか。 MATLABでは、サイズを知らずにa = []を使って一般的なndarrayを初期化してから、明示的なインデックス付けa（i、j）を使用することができます。 Pythonには.appendメソッドがありますが、ndarraysを使うと混乱してしまいます。なぜなら、まず行の要素をパックしてから、行同士をパックしたり、同様の方法でパックする必要があるからです。私は明示的なインデックス作成が好きです。ダイナミックアレイでこれを実現することは可能でしょうか、それとも固定サイズのアレイで行うことはできますか？

ありがとうございます！ディスプレイの

Answer 1

ルックあなたはMATLABを実行

オクターブで

a = 1 
a = 
    1 2 
a = 
    1 2 3 
a = 
    1 2 3 4 
.... (so on for 100 iterations) 

私が行うことができます。

>> i=1:10 
i = 

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

>> j=(1:10)' 
j = 

    1 
    2 
    3 
    4 
    5 
    6 
    7 
    8 
    9 
    10 

>> a=i+j 
a = 

    2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
    3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
    4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
    5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 
    6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 
    7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 
    8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 
    9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 
    10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 
    11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 

これは放送を利用した、コンセプトはnumpyの

In [500]: i=np.arange(1,11) 
In [501]: a = i[:,None] + i 
In [502]: a 
Out[502]: 
array([[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], 
     [ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], 
     [ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 
     [ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], 
     [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], 
     [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], 
     [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18], 
     [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 
     [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]]) 

から借用します

これはベストプラクティスです - numpyではMATLABとOctaveと言っています。

しかし、もしあなたが繰り返しを使用する必要がある場合

In [503]: a=np.zeros((10,10),int) 
In [504]: for i in range(10): 
    ...:  for j in range(10): 
    ...:   a[i,j]=i+j 

それとも本格的なPythonのリストを繰り返し処理と同じような何かを：

In [512]: alist = [] 
In [513]: for i in range(10): 
    ...:  sublist=[] 
    ...:  for j in range(10): 
    ...:   sublist.append(i+j) 
    ...:  alist.append(sublist) 
    ...:  
In [514]: alist 
Out[514]: 
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], 
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], 
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 
[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], 
[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], 
[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], 
[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]] 
In [515]: np.array(alist) 
Out[515]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
     [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
     [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], 
     [ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], 
     [ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 
     [ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], 
     [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], 
     [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], 
     [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]]) 

が、私は

alist=[[i+j for i in range(10)] for j in range(10)] 

でよりコンパクトalistを生成することができますリストのリストを作成するときは、すべてのサブリストに同じlengそれ以外の場合は、質問に応じてSOに戻ってきます。