逐行构造NumPy矩阵

我正在尝试使用迭代过程从现有2D NumPy数组中的值构造2D NumPy数组。使用普通python列出了我正在描述的流程，如下所示：

coords = #data from file contained in a 2D list
d = #integer
edges = []
for i in range(d+1):
    for j in range(i+1, d+1):
        edge = coords[j] - coords[i]
        edges.append(edge)

但是，NumPy数组施加的限制不允许上面所示的过程。下面，我尝试使用NumPy阵列做同样的事情，应该立即清楚问题出在哪里：

coords = np.genfromtxt('Energies.txt', dtype=float, skip_header=1)
d = #integer
#how to initialize?
for i in range(d+1):
    for j in range(i+1, d+1):
        edge = coords[j] - coords[i]
        #how to append?

因为NumPy数组不存在.append，所以我需要依赖concatenate或stack。但是这些函数是为了连接现有的数组而设计的，在循环的第一次迭代之前，我没有任何东西可以连接或堆叠。所以我想我需要改变我的数据流，但我不确定该怎么做

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任何帮助都将不胜感激。提前感谢。

该函数是numpy.meshgrid[1]，默认情况下该函数会执行此操作

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[1]

为什么不坚持使用第一个代码，然后执行

edges\u arr=np.asarray（edges）

？因为这样我就必须手动解析坐标文件，而不是使用numpy.genfromtxt。此外，我还需要计算来自edges数组和coords数组的值，因此我希望与我的容器保持一致。好的，我们需要一个可复制的代码和输出，以清楚地表明您正在尝试做什么。您现在拥有的是不完整的代码和修复它的请求。1） 从列表中创建数组，2）初始化大小合适的

zeros

数组，并迭代设置“row”值。不要试图将数组压缩到列表模型中。

coords

是一个（m，n）数组。看起来您想要获取行之间的所有差异，生成一个（m，m，n）数组。唯一特别的是，您试图避免重复，只得到值的上（或下）三角形。不幸的是，这不是我要找的。该函数从一组坐标向量返回一个坐标矩阵。我已经有了一个矩阵，表示空间中不适合网格的一组点，我想要一组可以从这些点构造的非冗余向量。您可以搜索类似于scipy.interpolate.interp2d的内容