Python 定义一个事先不知道一维的矩阵

在一个程序中，我需要创建一个

矩阵

，它可以是形状，例如

矩阵.shape（x，100）

。形状的第一个维度事先无法知道，所以我在这里只使用

X

。在迭代中，程序将生成一维数组，如“Y.shape=（100,1）`。所以程序是这样工作的

 matrix = []
 index = 0
 for i in range(XY):
    if something 
       matrix[index,:] = Y
       index = index+1

---

我不确定是否可以用这种方式初始化

矩阵

，并且在分配

矩阵时是否需要重塑
Y
{index，：]=Y

在上面所示的某些迭代中。

您不能创建维度未知的

numpy

数组。但是，尽管有名称，您的

矩阵

不是数组，而是python列表：

In [1]: alist = []
In [2]: for i in range(3):
   ...:     alist.append(np.arange(4)[:,None])
   ...:     
In [3]: alist
Out[3]: 
[array([[0],
        [1],
        [2],
        [3]]), array([[0],
        [1],
        [2],
        [3]]), array([[0],
        [1],
        [2],
        [3]])]
In [4]: np.concatenate(alist, axis=1)
Out[4]: 
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])

您可以高效地将对象附加到列表中。填充后，该列表可以转换为数组。在这里，因为元素是（n，1），所以我选择连接以生成（4，3）数组。但是可以使用

np.array

，

np.stack

或其他轴

广泛推荐这种基本思想，即在列表中追加内容，并在迭代后通过一次调用生成数组

---

matrix[i，：]=Y

仅当

matrix

足够大时才起作用。它不会“增长”矩阵（与MATLAB和Javascript实践相反）。您可以迭代地将一个数组连接到另一个数组，但效率较低。

什么是

XY

？您可以用一个小数组提供一些工作代码吗？在哪里使用

i

？