Python 向循环中的数组添加项

我尝试在循环中向numpy.array添加一行，但它不起作用，尽管我没有收到任何错误。我的总体目标是比较两个文件，并创建第三个文件来总结比较

ipython

import numpy as np

我的数组 我的职能 这样使用它

coverage（aResult，alist1，'list1'，0，aList2，'list'，0）

但结果没有改变

打印（aResult）

输出：（['row1'，'occurrence']）

受通缉的

（['row1'，'occurrence']，['A'，'shared']，['B'，'shared']，['C'，'list1']，['D'，'list2']）

已修复：

import numpy as np

#my arrays

aList1=np.array([['A','we'],['A','we'],['B','we'],['C','de']])
aList2=np.array([['A'],['B'],['D']])
aResult=np.array(['row1','occurence'])

#my function

def coverageA(array,file1,name1,colum1,file2,name2,colum2):
    x=file1[1:,colum1]
    y=file2[1:,colum2]
    for f in x:
        if f in y:
            array=np.vstack((array,np.array([f,'shared'])))
        else:
            array=np.vstack((array,np.array([f,name1])))
    for f in y:
        if f not in x:
            array=np.vstack((array,np.array([f,name2])))
    print(array)
    return array

#and use it this way

aResult=coverageA(aResult,aList1,'list1', 0,aList2,'list2',0)
#but aResult didn't change

print(aResult) 
#output:(['row1','occurence'])
#wanted

#([['row1','occurence'],['A', 'shared'],['B', 'shared'],['C','list1'],['D','list2']])

解释是，在python中，参数是通过赋值传递的，这一点解释得很好。在行

array=np.vstack（（array，np.array（[f，'shared']））

中，一个新的numpy数组在一个新的位置im内存中创建（数组指向此位置），但结果仍然指向它的旧位置。您可以使用

打印（id（数组））

检查内存地址

def coverageA(array,file1,name1,colum1,file2,name2,colum2):
     x=file1[1:,colum1]
     y=file2[1:,colum2]
     for f in x:
         if f in y:
             array=np.vstack((array,np.array([f,'shared'])))
         else:
             array=np.vstack((array,np.array([f,name1])))
     for f in y:
         if f not in x:
             array=np.vstack((array,np.array([f,name2])))
     return

import numpy as np

#my arrays

aList1=np.array([['A','we'],['A','we'],['B','we'],['C','de']])
aList2=np.array([['A'],['B'],['D']])
aResult=np.array(['row1','occurence'])

#my function

def coverageA(array,file1,name1,colum1,file2,name2,colum2):
    x=file1[1:,colum1]
    y=file2[1:,colum2]
    for f in x:
        if f in y:
            array=np.vstack((array,np.array([f,'shared'])))
        else:
            array=np.vstack((array,np.array([f,name1])))
    for f in y:
        if f not in x:
            array=np.vstack((array,np.array([f,name2])))
    print(array)
    return array

#and use it this way

aResult=coverageA(aResult,aList1,'list1', 0,aList2,'list2',0)
#but aResult didn't change

print(aResult) 
#output:(['row1','occurence'])
#wanted

#([['row1','occurence'],['A', 'shared'],['B', 'shared'],['C','list1'],['D','list2']])