Python Numpy加法

我有这样一个数组：

array = [([476301.98163511883, 6176897.129456658],)
     ([476723.365551495, 6176895.078376785],)
     ([477124.59457628336, 6176893.28525448],)
     ([477525.82249430567, 6176891.306532074],)
     ([477927.0510582989, 6176889.4760845825],)
     ([477925.0121537624, 6176487.379134962],)
     ([477922.97333802003, 6176085.2824224755])]

我只想在第一个数字上加5，在第二个数字上加10。我试过这个

for x in numpy.nditer(array, op_flags=['readwrite']):
    x + numpy.array([5, 10])

这将导致TypeError:+：'numpy.ndarray'和'numpy.ndarray'的操作数类型不受支持

然而，像这样的方法很管用

b = numpy.array([0, 10])
x = numpy.array([10, 10])
c = x + b

---

通过删除额外的括号（缺少逗号，因此不是合法的Python）来调整数据，使其成为7×2数组，然后我将其添加到

5,10

数组中：

import numpy as np
array = np.array([[476301.98163511883, 6176897.129456658],
     [476723.365551495, 6176895.078376785],
     [477124.59457628336, 6176893.28525448],
     [477525.82249430567, 6176891.306532074],
     [477927.0510582989, 6176889.4760845825],
     [477925.0121537624, 6176487.379134962],
     [477922.97333802003, 6176085.2824224755]])

现在：

>>> array
array([[  476301.98163512,  6176897.12945666],
       [  476723.36555149,  6176895.07837678],
       [  477124.59457628,  6176893.28525448],
       [  477525.82249431,  6176891.30653207],
       [  477927.0510583 ,  6176889.47608458],
       [  477925.01215376,  6176487.37913496],
       [  477922.97333802,  6176085.28242248]])
>>> array + np.array([5, 10])
array([[  476306.98163512,  6176907.12945666],
       [  476728.36555149,  6176905.07837678],
       [  477129.59457628,  6176903.28525448],
       [  477530.82249431,  6176901.30653207],
       [  477932.0510583 ,  6176899.47608458],
       [  477930.01215376,  6176497.37913496],
       [  477927.97333802,  6176095.28242248]])

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数组添加比元素迭代添加要快得多。

额外的参数有什么用？@Aaron Hall我的数据就是这样进来的。我真的无法控制它。我猜这是我问题的根源。谢谢。如何调整数据，使其成为7×2的数组？额外的参数会造成问题。删除它们，我就是这么做的。这不是合法的python，而是我的数据是如何进来的。我对输出的控制有限，我可以让它看起来像这样：[（476301.981635111883，6176897.129456658）（476723.365551495，6176895.078376785）（477124.59457628336，6176893.2852548）]但是我仍然遇到同样的问题在括号组之间输入逗号，然后您可以将它传递给np.array。