for 循环、.append、np.asarray 的问题

Question

从 excelsheet 中，我导入各种列并编写：

import numpy as np
totaloutput = []

inputdata = np.stack(various columns)
for "number of variables in columns" in inputdata:
     calculate several numpy.ndarray-type arrays
     output = np.column_stack(several numpy.ndarray-type arrays)
totaloutput.append(output)

当我打印 totaloutput 时，我得到：

[array([['0.8', '4.0', '0.5', '5.0', 'X','Y', '16.0',
    '345.0', '285.0', '0.5843940254127079', '0.3583943421752271'],
   ['0.8', '4.0', '0.5', '5.0', 'X','Y', '17.0',
    '345.0', '285.0', '0.36329780170652354', '0.22314099222162737'],
   [etc], 
   [etc]],dtype='<U32'), array([['1.2', '4.0', '0.5', '5.0', 'X', 'Y',
   '16.0',
   '345.0', '15.0', '0.787996644827825', '0.48299132454894594'],
   [etc],
   [etc]],dtype='<U32'),

根据type(totaloutput) 的输出类型是list。但是，为了能够导出数据，我必须设法获取以下形状的数据：

[['0.800000011920929' '3.5' '1.0' '4.0' 'X', 'Y', '15.0'
'345.0' '285.0' '0.6222837267695641' '0.37663730483688007']
['0.800000011920929' '3.5' '1.0' '4.0'  'X', 'Y', '15.0'
'345.0' '285.0' '1.4079677072051757' '0.8500865690052523'][etc][etc]]

我以为我解决了这个问题：

totaloutput = np.asarray(totaloutput)
totaloutput = np.reshape((totaloutput, ((len(inputdata)),11))

每当我扩展inputdata 的数量（这是脚本的目标，自动计算大量数据）时，np.asarray 似乎不再起作用。我发现有人也有problems with this。

我可以通过在np.asarray(totaloutput) 之前和之后打印totaloutput 来确认这一点，并声明两个打印是相同的。 （不想要的数组=...dtype 的东西）奇怪的是，当我在np.asarray(totaloutput) 之后打印type，它确实说numpy.ndarray

使用较小的inputdata，在np.asarray(totaloutput) 之后，它会生成一个整洁的numpy.ndarray 输出。

我尝试了很多其他方法来获得正确的输出，我已经看到了

for i in range(len(inputdata)):
    print(totaloutput.item(i))

正是我需要的，但每当我尝试时：

for i in range(len(inputdata)):
    finaloutput = (totaloutput.item(i))

我明白了

总输出 = (总输出.item(i))
AttributeError: 'str' 对象有 没有属性“项目”

Answer 1

我假设你的问题是你有一个 numpy 数组列表，你想把它堆叠成一个列表吗？

如果它是正确的。试过np.vstack()