Numpy 以两个列表作为数组的操作

我需要对两个列表执行一个操作，

X

和

Y

，我必须将它们转换为数组，我可以使用：

M = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(b)):
        M[i].append([np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j])])

现在，我希望获得

M

的数组，它是

a

乘以

b

矩阵。然而，我最困惑的是操作产生的数据嵌套。

M

的元素现在是list-list-array-float64（

M[]]

）。我希望有一个列表列表，即

M[][]

，我可以在一个简单的循环函数中访问（并绘制）：

x = M ; Y = N
for i in range(len(M)):
    plt.scatter(x[i], y[i])

其中

N

是一个列表列表

我如何仅以列表的形式获取

M

？ （当然，简单的减法运算会产生众所周知的消息-：'list'和'list'的操作数类型不受支持。）

（我在某个地方读到一个类似于邮政地址的数据层次结构：

M[2][13][7][85]

可能意味着街道

2

、街区

13

、楼层

7

、房间

85

。我只希望有楼层和房间。）

如何生成

X

和

Y

：

X = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(mags)):
    for j in range(len(G[i])):
        X[i].append([G[i][j] - J[i][j]])

---

其中，

G

和

J

是矩阵，它们都具有相同的列数（

mag

）和不同的行数。如何循环使用不同长度的列？

您的问题是，通过在以下代码段中添加额外的括号，您创建的列表超出了需要：

M = [[] for i in range(len(mags))]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(b)):
        M[i].append([np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j])])

如果您刚刚更改为：

M[i].append(np.array(X[i][j]) - np.array(Y[i][j]))

这会解决你的问题

结果仍将是三个层次的深度，但是因为您存储的

M

元素是浮动列表

M[]

---

关于你的第二个问题，看起来你做得对。如果您的数据具有相同的形状会更好，但如果不是，这就是您所能做的一切。

什么是

mags

，

a

，

b

，“N”？你能让你的例子完全可执行吗？此外，通过附加列表，然后将其传递给

matplotlib

，可以将列表转换为数组，而不是将数组或列表传递给matplotlib。表演一定非常慢。请展示一些示例数据，我打赌我们可以将其转换为两行代码，性能很好。为什么不使用

M[I].append（[X[I][j]-Y[I][j]]）

。

np.array（…）

包装器的用途是什么？不要不必要地混合列表和数组。请给出

X

和

Y

的示例。我猜它们是一系列的列表，但你需要弄清楚。您可以使用它们生成2d数组，并跳过迭代（

M=np.array（X）-np.array（Y）

）。我确实尝试过简化代码，并强调了我对python处理任意两个数组的方式的怀疑。我省略了从csv中添加数据，因为这会使问题复杂化

a

和

b

只是我的表的维度。主要的问题是，为什么将两个列表（数组）相减会产生类似于

[[[array（[1]）]、[array（[2]）、…]、[[array（[1]）]、[array（[2]）、…]

的结果，而不仅仅是

[[1,2，…]、[1,2，…]

@hpaulj，因为我得到了不支持的操作数类型-：'list'和'list'。