Array Prints 像 List 但它在变量资源管理器中是单个 integer？ 为什么？

Question

当我打印出下面的代码 Q 时，打印出来的代码就像是 (3 5 7 9) 与下一个数字的总和。 但在变量资源管理器中，它是一个 integer 我想将结果 Q 作为一个数组

Q = [3, 5, 7, 9]

import numpy as np
A = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in range(0,4):
 Q = np.array(A[i]+A[i+1])
 print(Q)

for i in range(0,4):
    Q = []
    Q.append(Q[i] + A[i]+A[i+1])
    print(Q)

这也行不通

Answer 1

目前您只是每次都重新声明Q并且它从未添加到某些值集合中

相反，从一个空列表（或者在你的情况下可能是一个 numpy 数组）开始，在你的循环之外和append在每个循环周期中给它的值

Q是一个 numpy 阵列，但这不是您所期望的！

它没有维度，只引用一个值

>>> type(Q)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> print(repr(Q))
array(9)

>>> import numpy as np
>>> A = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> Q = np.array([], dtype=np.uint8)
>>> for i in range(4):
...     Q = np.append(Q, A[i]+A[i+1])  # reassign each time for np
...
>>> print(Q)
[3 5 7 9]

Note that numpy arrays should be reassigned via np.append , while a normal python list has a .append() method (which does not return the list, but directly appends to it)

>>> l = ['a', 'b', 'c']  # start with a list of values
>>> l.append('d')        # use the append method
>>> l                    # display resulting list
['a', 'b', 'c', 'd']

如果您没有被迫使用 numpy 数组开始，这可以通过列表理解来完成

之后也可以将结果列表制成 numpy 数组

>>> [(x + x + 1) for x in range(1, 5)]
[3, 5, 7, 9]

连同简化的数学

>>> np.array([x*2+3 for x in range(4)])
array([3, 5, 7, 9])

Answer 2

如果要使用 Numpy，请使用 Numpy 。 从 Numpy 数组（一维，包含值）开始，如下所示：

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

（是的，你从列表中初始化它）。

或者您可以使用 Numpy 的内置工具创建这种模式数据：

A = np.arange(1, 6) # it works similarly to the built-in `range` type,
# but it does create an actual array.

现在我们可以得到要在加法的左侧和右侧使用的值：

# You can slice one-dimensional Numpy arrays just like you would lists.
# With more dimensions, you can slice in each dimension.
X = A[:-1]
Y = A[1:]

并将这些值按元素相加：

Q = X + Y # yes, really that simple!

最后一行是您使用 Numpy 解决此类问题的原因。 否则，只需使用列表推导：

A = list(range(1, 6)) # same as [1, 2, 3, 4, 5]
# Same slicing, but now we have to do more work for the addition,
# by explaining the process of pairing up the elements.
Q = [x + y for x, y in zip(A[:-1], A[1:])]