构建一个 numpy 矩阵

Question

我正在尝试在 numpy 中构建一个矩阵。矩阵尺寸应为 (5001x7)。这是我的代码：

S=np.array([.0788,.0455,.0222,.0042,.0035,.0029,.0007])
#This is vector S, comprised of 7 scalars.

lamb=list(range(0,5001))
#This is a list of possible values for lambda, a parameter in my data.

M = np.empty([5001,7], order='C')
#This is the empty matrix which is to be filled in the iterations below.

for i in S:
    for j in lamb:
         np.append(M,((S[i]**2)/(lamb[j]+S[i]**2)))

我遇到的问题是 M 仍然是一个零向量矩阵。

重要细节： 1) 我将最后一行指定为：

    M=np.append(M,((S[i]**2)/(lamb[j]+S[i]**2)))

然后我在一个一维数组中得到一个长度为 70,014 的值数组。我真的不知道该怎么做。

2) 我已经尝试在矩阵 M 的 'float' 和 'int' 之间切换 dtype 参数。

3) 我在运行代码时收到此警告： VisibleDeprecationWarning：使用非整数而不是整数将导致将来出错 app.launch_new_instance()

4) 我正在使用 Python 3.4

非常感谢您的帮助。谢谢！

Answer 1

np.append 制作数组的副本并将值附加到副本的末尾（每次都使数组变大），而我认为您想就地修改 M：

 for i in range(len(S)):
     for j in range(len(lamb)):
          M[j][i] = ((S[i]**2)/(lamb[j]+S[i]**2))

Answer 2

1) append 添加到数组的末尾，这就是为什么您的最终数组具有 5001x7x2=70014 元素的原因。只有前半部分是零。它将数组展平为一维，因为您没有指定要附加的 axis。

2) 一个更“numpy”的方式来完成整个过程是广播

S=np.array([.0788,.0455,.0222,.0042,.0035,.0029,.0007])
lamb=np.arange(0,5001)
M=(S[:,None]**2)/(lamb[None,:]+S[:,None]**2)