如何用越来越多的数字填充二维数组？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何用越来越多的数字填充二维数组？

【英文标题】：How to fill 2d-array with increasing numbers?

【发布时间】：2018-08-12 07:02:23

【问题描述】：

我想创建一个数组，其第一个子数组中的数字从 0 到 10，第二个子数组中的数字从 11 到 20，依此类推...

我可以用

创建子数组

for i in range(10):
    print np.arange(10*i, 10*(i+1))

这给了我

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]
[30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
[40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
[50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
[60 61 62 63 64 65 66 67 68 69]
[70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
[80 81 82 83 84 85 86 87 88 89]
[90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]

但我无法将其放入数组中... 试过了——

a = np.array((10,10))
for i in range(10):
    a[i] = np.arange(10*i, 10*(i+1))

哪个给了ValueError: setting an array element with a sequence. 我该如何解决这个问题？

编辑：

这里的所有答案都提供了一种实现我想要的工作方式，这是我想要的主要内容，但我也想了解为什么会出现错误，因为据我所知，np.arange() 返回一个 ndarray

【参考方案1】：

我想最简单的方法是重塑一个arange从0到100：

>>> np.arange(100).reshape(10, -1)
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

.reshape(..) 调用将因此转换矩阵，使其成为一个二维数组，具有 10 个“行”和多个列，使得单元格的总数为 100。

如果您不想构造二维数组，而是一维数组的 Python list，我们可以使用 列表推导：

[np.arange(i, i+10) for i in range(0, 100, 10)]

【参考方案2】：

一种更 Pythonic 的方式来完成你的任务是一个班轮

import numpy as np

print(np.reshape(np.arange(0,100),(10,10)))

【参考方案3】：

3 种解决方案：

这行得通：

res = []
for i in range(10):
    res.append(np.arange(10*i, 10*(i+1)))

res = np.array(res)

>>> res
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

或者，通过直接分配（与您尝试做的最相似）

res = np.zeros((10,10))
for i in range(10):
    res[i] = np.arange(10*i, 10*(i+1))

（在尝试上述操作时，您的问题是您试图分配到一个只是 array([10, 10]) 的数组，这是错误的形状）

或者，res = np.array(np.arange(0,100)).reshape(10,10) 给你同样的东西

【讨论】：

好的，但为什么追加工作和直接分配失败？另外，res 声明为列表时如何成为数组？

查看我的更新，了解您遇到的直接分配问题。在我的第一个示例中，res 是一个数组，因为我使用 res = np.array(res)

明确告诉它是一个数组

【参考方案4】：

这是不使用 numpy 库的方法。

h = 10
w = 10
req_array = [[(j+1)+w*i for j in range(w)] for i in range(h)]
print(req_array)