Arrays Python数组追加向量，然后按位置（而不是按元素）对数组的元素求和

首先，我解释我想做什么。我有一个函数，它给了我一些列表。这些列表具有相同数量的元素，并且包含表示x轴上位置的数字。例如，其中一个是

[-11，-6，-5，-4，-1,1,3,4,6,7]

，另一个是

[-11，-6，-5，-3，-1,1,2,4,5,7]

。条目将始终为整数并按升序排列

我想多次运行这个函数，最后以一种特定的方式“求和”所有这些向量。假设每个向量都显示一个人在x轴上的位置。我想知道，在赛克q实验结束时，每个位置有多少人。然而，它们并不都从-11开始或在7结束

例如

[-13、-8、-3、-1、0、1、2、4、5、7]

或

[-12、-7、-2、-1、0、1、3、4、5、6]

是函数的其他两个有效输出

我该怎么做

我的想法是创建一个循环，计算函数，将这些列表存储到一个数组中，然后使用一些奇怪的矩阵运算。然而，我完全被卡住了，这是我的尝试，其中

rep\u assign\u time2（n，p，m）

是提供列表的函数：

def many_experiments(n,p,m,q):
    jj = 0
    vector_min = []
    vector_max = []
    a = np.array([])
    while jj < q:
        s = rep_assign_time2(n,p,m)
        a = np.concatenate((a,s), axis = 0)      # I add s as an element of a

    for k in range(a.shape):
        ma = max(a[k])
        mi = min(a[k])
        vector_min.append(mi)
        vector_max.append(ma)
    minimum = min(vector_min)
    maximum = max(vector_max)

def许多实验（n、p、m、q）：
jj=0
向量_min=[]
向量_max=[]
a=np.array（[]）
而jj

---

然后我就不知道如何创建一个我想要的操作。我已经想了一个小时了，还是不知道。你有什么想法吗？

你在NumPy上很幸运，因为它有一个内置的as。它为我们提供了这样的唯一标签（本例中为轴位置）及其在每个标签上的计数。那么，假设您将列表存储为一个列表，这样一个列表列表作为

a

，您只需执行以下操作即可-

unq,counts = np.unique(A,return_counts=True)

样本运行-

In [33]: A = [[-11, -6, -5, -4, -1, 1, 3, 4, 6, 7], \
    ...:      [-11, -6, -5, -3, -1, 1, 2, 4, 5, 7],\
    ...:      [-13, -8, -3, -1, 0, 1, 2, 4, 5, 7],\
    ...:      [-12, -7, -2, -1, 0, 1, 3, 4, 5, 6]]

In [34]: unq,counts = np.unique(A,return_counts=True)

In [35]: unq
Out[35]: 
array([-13, -12, -11,  -8,  -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,
         2,   3,   4,   5,   6,   7])

In [36]: counts
Out[36]: array([1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 4, 2, 4, 2, 2, 4, 3, 2, 3])

In [40]: import matplotlib.pyplot as plt

In [41]: # Plot the results
    ...: plt.bar(unq, counts, align='center')
    ...: plt.grid()
    ...: plt.show()
    ...: 

---

所以unq基本上给了我一个列表，其中的元素都是a中的元素，并且只重复了一次。然后计数给了我他们每个人的“频率”@Euler\u Salter是的！你知道了，频率/计数，都一样。添加了一个情节，使其更有意义。非常感谢，我还必须在结尾制作一个条形图，所以谢谢！啊，最后一件事，有没有办法将列表作为元素附加到数组中？我的意思是，不要只是将它们粉碎在一起。我不确定你所说的附加是什么意思，但看看

np.concatenate（A）

你打算实现什么？或者如果您将它们作为列表

L0

，

L1

，等等。您可以这样做：

np.hstack（（L0，L1））

或

np.vstack（（L0，L1））

等等，以获得一个NumPy数组。有点，但有所不同。想象一下python中的普通列表，比如

a=[]

。然后，如果执行

a.append（3）

，将在最后一个位置添加一个元素。我想做同样的事情，但是对于数组，每个元素都是一个列表，而不是一个数字。因此，如果我从数组中获取元素0，我将获得第一个列表，依此类推