在 for 循环中删除和添加 numpy 数组行以从更大的 numpy 数组创建动态子数组，

Question

问题总结

终极目标

我想从一个大输入 numpy 数组中获取一个子数组。这个子数组是动态的，通过较大的numpy 输入数组的每次迭代都会改变子数组，这样我就可以执行一组依赖于数组先前迭代的计算。这涉及嵌套的 for 循环，我意识到这不是很 Python，但我不知道另一种方式。

问题

当我添加到现有的动态子数组时出现问题，它似乎增加了额外的括号。这似乎很容易解决，但我无法将我的 Matlab 数组索引知识调整为 numpy 索引。我什至还没有开始实现我的计算，但我似乎无法正确地得到这个循环的结构。

我尝试过的

我[最初在 Pandas 中尝试过这个][1]。最初，我认为我可以编写一个非常简单的程序来使用 pandas 索引和列命名来执行此操作。但它很慢！所以我试图通过

来简化这个

1. 改变架构和
2. 依赖 numpy 而不是 Pandas。

下面是一个模拟我想做的简单程序。我相信我还会有其他问题，但这是开始。我有一个简单的 (5, 2) 数组，我循环遍历其中的行。对于第 0 行之后的每一行，我将新行添加到临时子数组的顶部并删除数组的最后一行，始终保持 (2, 2) 数组。但是，正如您在运行此代码时将看到的那样，它会导致一些奇怪的行为，从而导致无法将结果写入输出数组。您还将看到我尝试了几种添加和删除列的方法。这些是否是最优的并不重要——当前的代码是我运行这个程序最接近的！

一些示例代码

此代码“有效”是因为它不会引发错误。但是，它不会产生预期的结果。在这种情况下，它将是一个与输入具有相同值的输出数组（因为我没有进行任何计算——这只是为了让架构正确）。期望的结果是每个循环都按以下顺序创建一个子数组：

n=1 [1 1]
n=2 [[1,1], [2,2]]
n=3 [[2, 2], [3, 3]]
n=4 [[3, 3], [4, 4]]
... 
N   [[N-1, N-1], [N, N]].

这不需要限制为 2 个项目（如果是列表）或行（如果是数组），长度将由输入变量设置。因此，该数组的大小必须是动态的（在函数调用期间设置）。此外，我在这里提供了一个简单的示例，但每个循环基本上都需要从输入中添加一行。它将比简单的 2 成员 NDarray 更先进一些。列表具有能够使用 .append 和 .pop 属性的优势，但据我所知，数组没有。我仅使用数组来展示以下代码示例。

import numpy as np
a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4,4], [5,5]])
print('Original a array: ', a)
out = np.empty_like(a)
b = np.empty(len(a[0,:]))
for ii, rr in enumerate(a):
    if ii == 0:
        c = [a[ii]]
    else:
        print('Before: ', c)
        #Add next row from array a to the temp array for calculations
        c =  np.insert(c, 1, [rr], axis=0)
        print('During: ', c)
        #Remove the last row of the temp array prior to calculations
        #indices_to_remove = [0]
        #d = c[~np.isin(np.arange(c.size), [indices_to_remove])]
        d = c[1::]
        c = [d]
        print('After: ', c)

        #Add the temp array to the output array after calculations
        #THIS THROWS ERRORS, AND I THINK IT IS DUE TO THE INCREASING NUMBERS OF BRACKETS.
        #out[ii, :] = c
    
    
        
    #print(c)


  [1]: https://stackoverflow.com/questions/70186681/nested-loops-altering-rows-in-pandas-avoiding-a-value-is-trying-to-be-set-on?noredirect=1#comment124076103_70186681

Answer 1

MATLAB 是 1 基索引，而 Python 使用 0 基索引。 假设我们有一个这样的二维数组：

   a=  [[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]]

在 MATLAB 中，如果您执行 a(1, 1)，您将在 python a[1, 1] 中获得 1，您将获得 4。此外，正如您在 MATLAB 中所知道的，您可以进行自然索引，如果您在 python 中执行 a(6) = 6这样做你会得到IndexError: 。几乎一样，只是在python中它是从0开始的。

这里是你想要的结果的工作示例。

import numpy as np
a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4,4], [5,5]])
test = []
for idx in range(len(a)):
    if idx == 0:
        test.append(a[idx])
    test.append(a[idx:idx+2, :])
# remove the last [5, 5]
test.pop(-1)
for i in test:
    print(i, end=',\n')

输出

[1 1],
[[1 1]
 [2 2]],
[[2 2]
 [3 3]],
[[3 3]
 [4 4]],
[[4 4]
 [5 5]],