一个简单的问题：在numpy中，您如何制作多维数组数组？

Question

是的，也许我应该为此使用普通的Python列表，但是这里有：

我想要一个9 x 4的多维数组/矩阵（无论如何），我想将数组存储在其中。这些数组将是一维的，长度为4096。

所以，我希望能够走类似

column = 0                                    #column to insert into
row = 7                                       #row to insert into
storageMatrix[column,row][0] = NEW_VALUE
storageMatrix[column,row][4092] = NEW_VALUE_2
etc..

我很高兴在这里可以做一些愚蠢/不必要的事情，但这将使我在代码中像这样进行结构化变得很容易（因为其中有很多，以后还要进行很多分析）。

谢谢！

Answer 1

请注意，要利用numpy的全部功能，使用3维numpy数组会更好。 将3-d数组拆分为具有1-d值的2-d数组可能会使您的代码复杂化，并迫使您使用循环而不是内置的numpy函数。

可能值得花时间重构代码以使用高级3-d numpy数组。

但是，如果这不是一个选择，则：

import numpy as np
storageMatrix=np.empty((4,9),dtype='object')

通过将dtype设置为'object' ，我们告诉numpy允许storageMatrix每个元素都是任意的Python对象。

现在，您必须将numpy数组的每个元素初始化为1-d numpy数组：

storageMatrix[column,row]=np.arange(4096)

然后您可以像这样访问数组元素：

storageMatrix[column,row][0] = 1
storageMatrix[column,row][4092] = 2

Answer 2

暂定的NumPy教程说，您可以使用逗号运算符声明2D数组：

x = ones( (3,4) )

并像这样索引到二维数组中：

>>> x[1,2] = 20
>>> x[1,:]                             # x's second row
array([ 1,  1, 20,  1])
>>> x[0] = a                           # change first row of x
>>> x
array([[10, 20, -7, -3],
       [ 1,  1, 20,  1],
       [ 1,  1,  1,  1]])