如何在python中创建由矩阵组成的列表？

Question

我在下面的列表中填满了矩阵：

incSplitList = [numpy.zeros((4, 4))] * nmbDurations

在我开始使用列表之前看起来像这样：

incSplit = numpy.zeros((4, 4)) 
incSplit2 = numpy.zeros((4, 4))
incSplit3 = numpy.zeros((4, 4))
incSplit4 = numpy.zeros((4, 4))
incSplit5 = numpy.zeros((4, 4))

现在我需要使用 incSplitList 对以下代码进行压缩和 Python 化：

tmpValue += incSplit[x][y] 
tmpValue2 += incSplit2[x][y]
tmpValue3 += incSplit3[x][y]
tmpValue4 += incSplit4[x][y]
tmpValue5 += incSplit4[x][y]

我也在使用新的 tmpValueList：

tmpValueList = [0] * nmbDurations

但是我很困惑如何遍历 incSplitList，同时还访问矩阵中的元素 x 和 y，如上面的代码： 所以是的，长话短说： 下面的代码如何使用列表 incSplitList 和 tmpValueList 进行压缩？

tmpValue += incSplit[x][y] 
tmpValue2 += incSplit2[x][y]
tmpValue3 += incSplit3[x][y]
tmpValue4 += incSplit4[x][y]
tmpValue5 += incSplit4[x][y]

Answer 1

制作数组列表

In [56]: alist = [np.arange(2*i,2*i+3) for i in range(3)]
In [57]: alist
Out[57]: [array([0, 1, 2]), array([2, 3, 4]), array([4, 5, 6])]

由于它们的大小都相同，我们可以从列表中创建一个数组：

In [58]: arr = np.array(alist)
In [59]: arr
Out[59]: 
array([[0, 1, 2],
       [2, 3, 4],
       [4, 5, 6]])

访问元素：

In [60]: alist[2][1]
Out[60]: 5
In [61]: arr[2,1]
Out[61]: 5

对“行”求和：

In [62]: [sum(l) for l in alist]
Out[62]: [3, 9, 15]

但是使用数组我们可以对列或行求和：

In [63]: arr.sum(axis=0)
Out[63]: array([ 6,  9, 12])
In [64]: arr.sum(axis=1)
Out[64]: array([ 3,  9, 15])

---

不要使用* 来“复制”列表，除非您知道自己在做什么，而且这是故意的。

In [65]: blist = [np.zeros((2,2),int)]*3
In [66]: blist
Out[66]: 
[array([[0, 0],
        [0, 0]]),
 array([[0, 0],
        [0, 0]]),
 array([[0, 0],
        [0, 0]])]
In [67]: blist[1][1,:] = 3      # change one row of one element the list
In [68]: blist
Out[68]: 
[array([[0, 0],
        [3, 3]]),
 array([[0, 0],
        [3, 3]]),
 array([[0, 0],
        [3, 3]])]

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