Python 使用for循环基于测试创建值向量

这感觉应该是一个简单的问题，但我对python比较新，在R中，我将使用foreach循环，它为我提供了一个组合选项

我尝试了一个for循环，它允许我打印出所有需要的值，但我希望将它们收集到一个值向量中，以便以后使用

从scipy.stats导入gamma
将scipy.stats导入为stats
将numpy作为np导入
随机输入
data2=np.random.gamma（1,2，大小=500）
gammT=np.log（数据2+1）
平均值=np.平均值（gammT）
sd=np.std（gammT）
a=（平均值/标准差）**2
b=（标准差**2）/平均值
对于范围（1100）内的i：
gammT=随机样本（列表（gammT），500）
gamm=np.random.gamma（a，b，size=len（gammT））
s=stats.anderson_ksamp（[gammT，gamm]）
s=s[2]
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所以我可以打印出我想要的所有值，但我想把它们都集中在一个值向量中。我曾尝试添加和制作列表，但无法将它们组合在一起。

range（1100）：

请提供一个可复制的示例@clinton，data2.iscore未定义。我现在使用可复制的代码和范围，我习惯于使用1:100在R中获得一个数字字符串，我在键入时忽略了这一点。

from scipy.stats import gamma
import scipy.stats as stats
import numpy as np
import random

gammT =  np.log(data2.iScore + 1)

mean = np.mean(gammT)
sd = np.std(gammT)

a = (mean/ sd)**2
b = (sd**2)/ mean

#initialize empty list
result=[]

for i in range(100): 
# removed (1,100) you only need range(100) for 100 elements
    gammT = random.sample(list(gammT), 500)
    gamm = np.random.gamma(a,b, size = len(gammT))
    s = stats.anderson_ksamp([gammT,gamm])
    s = s[2]
    #append calculation to list
    result.append(s)
    print(s)
print(result)