如何让循环输出正确的数组大小？

Question

在我的循环中，我需要输出三个不同的变量，A，V 和 Alpha 的平均值。在我只为每个值获取一个值之前，但通过使用 append 函数解决了这个问题。

An=np.array([51,101,201,301,501])#No. agents
t=10#time steps
MM=3#agent memory
r=5#repetitions
A=np.array([])
V=np.array([])
Alpha=np.array([])
Vav=np.array([])
for agentcount in np.arange(0,5): #count over agents
    N=An[agentcount]

    for M in np.arange(1,MM+1):
        for crep in np.arange(1,r+1): 
             win=(np.random.rand(M,1)>0.5).astype(int) #winning record 
             s1=(np.random.rand(2**M,N)>0.5).astype(int) #random strat
             s2=(np.random.rand((2**M),N)>0.5).astype(int) #alternative 
             payout=np.zeros([2,N])#empty payout record
             for tc in np.arange(1,t+1):
                  cc=np.abs((1+ np.dot((2**(np.arange(0,M))),win)))
                  nex1=s1[cc-1,:].reshape(501)
                  nex2=s2[cc-1,:].reshape(501)
                  nexts=np.stack((nex1,nex2),axis=0)
    
                  for cn in np.arange(0,N+1): #better strat
                      if (payout[0,cn-1]>payout[1,cn-1]):
                          Next=nex1
                      else:
                          Next=nex2
                  Asum=np.sum(Next)/N
                  A=np.append(A,Asum)
                  winning=(A<0.5).astype(int)
                  winning=np.transpose(winning)
                  payout=payout+(nexts==winning)#update record
              V=np.append(V,np.var(A))
              Vav=np.append(Vav,np.mean(V))
          Alpha=np.append(Alpha,2**M/N)

使用缩进，我希望 A、Vav 和 Alpha 分别是大小为 t、r 和 MM 的一维数组。但对于 A，我的尺寸为 trMM，Vav 尺寸为 r*MM。如何使尺寸与循环的某些部分相对应？ 谢谢

Answer 1

我不完全确定您的目标是什么。但是，当您在循环外初始化 A、Vav 和 Alpha 并在每次传递期间添加一个值时，数组长度符合预期。我希望简化您的代码可以澄清事情：

An=np.array([51,101,201,301,501])#No. agents
t=10#time steps
MM=3#agent memory
r=5#repetitions
A=np.array([])
V=np.array([])
Alpha=np.array([])
Vav=np.array([])
for agentcount in np.arange(0,5): #count over agents
    for M in np.arange(1,MM+1):
        for crep in np.arange(1,r+1): 
             for tc in np.arange(1,t+1):
                  A=np.append(A,'Asum')
             V=np.append(V,'np.var(A)')
             Vav=np.append(Vav,'np.mean(V)')
        Alpha=np.append(Alpha,'2**M/N')

例如，在外循环的每个MM-passes 中，一个值被添加到Vavr-times。

要获取（例如）长度为t 的数组A，需要在循环t 之前初始化A。但这意味着A 每次都会被覆盖......（这可能不是故意的？）