Python 在具有嵌套循环的数组中添加行

我不熟悉编码，并尝试编写一个程序来计算a/B测试中的样本量，

n

我被困在下面主函数中的嵌套循环中。我想创建一个数组，

n\u dist\u all

，其中有3个不同的行包含

n

的值，这取决于使用嵌套循环的不同beta值。但是，该函数只是在同一行中添加三个不同beta的值。我正在尝试使用

numpy.hstack

。我还尝试了

连接

和

附加

，但它们都给出了相同的结果

import numpy as np
import math
import scipy.stats as st

def N(alpha, beta, delta):
    Z_alpha = st.norm.ppf(1-alpha)
    Z_beta = st.norm.ppf(1-alpha)
    pA = 0.01
    pB = pA + delta
    qA = 1.0 - pA
    qB = 1.0 - qA

    n = (((Z_alpha*math.sqrt((pA+pB)*(qA+qB)/float(2)))+(Z_beta*math.sqrt((pA*qA)*(pB*qB))))/(pA-pB))**float(2)
    return int(n)


def float_range(start, stop, step):
    i = start
    while i < (stop + step):
        yield i
        i += step


def main():
    n_dist_all = np.array([])

    beta_1 = 0.2
    beta_2 = 0.1
    beta_3 = 0.05
    beta_group = [beta_1, beta_2, beta_3]

    alpha = 0.05

    for beta in beta_group:
        n_dist = np.array([])
        for delta in float_range(0.001,0.03,0.0005):
            n_dist = np.append(n_dist, N(alpha, beta, delta))
        n_dist_all = np.hstack((n_dist_all, n_dist))
        n_dist = []
    print n_dist_all

if __name__ == "__main__":
        main()

将numpy导入为np
输入数学
将scipy.stats导入为st
def N（α、β、δ）：
Z_alpha=st.norm.ppf（1-alpha）
Z_β=st.norm.ppf（1-α）
pA=0.01
pB=pA+delta
qA=1.0-帕
qB=1.0-质量保证
n=（（Z_alpha*math.sqrt（（pA+pB）*（qA+qB）/float（2））+（Z_alpha*math.sqrt（（pA*qA）*（pB*qB））/（pA-pB））**float（2）
返回整数（n）
def浮动范围（启动、停止、步进）：
i=开始
当我<（停止+步进）：
产量一
i+=阶跃
def main（）：
n_dist_all=np.array（[]）
β1=0.2
β2=0.1
β_3=0.05
beta_组=[beta_1，beta_2，beta_3]
α=0.05
对于beta_组中的beta：
n_dist=np.array（[]）
对于浮动范围内的增量（0.001,0.03,0.0005）：
n_dist=np.append（n_dist，n（alpha，beta，delta））
n_dist_all=np.hstack（（n_dist_all，n_dist））
n_dist=[]
打印n_dist_all
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
main（）

从python程序将hstack（）更改为vstack（）。下面的例子

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.array([7,8,9])
np.vstack((a,b,c)) # This give the following array

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

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谢谢你，宋。vstack将每个值放在不同的行中，使用vstack对我的代码稍加修改就可以解决我的问题。然而，我现在使用列表列表代替，并得到了解决方案。