如何使用数组以及如何在Numpy中初始化多个数组？

Question

我必须用Python写一个基于代理的模型项目，我需要初始化50个代理，每个代理都包含一组不同的数字。我不能使用50行的矩阵，因为每个代理（每行）可以有不同数量的元素，所以每个代理的向量长度不一样：当算法中出现agent_i的某些条件时，然后将算法计算的一个数字添加到它的向量中。最简单的方法是手动编写每一个这样的

agent_1 = np.array([])
agent_2 = np.array([])
agent_3 = np.array([])
...

但我当然不能。我不知道是否存在一种通过循环自动初始化的方法，比如

for i in range(50):
    agent_i = np.array([])

如果它存在，它将是有用的，因为然后，当某些条件发生在算法中，我可以添加一个计算的数字agent_i：

agent_i = np.append(agent_i, result_of_algorithm)

也许另一种方法是使用数组

[[agent_1_collection],[agent_2_collection], ... , [agent_50_collection]]

再一次，我不知道如何初始化数组，也不知道如何向特定数组中添加一个数字：事实上，我认为不能这样做（为了简单起见，假设我有一个只有3个代理的小数组，并且我知道它是如何完成的）：

vect = np.array([[1],[2,3],[4,5,6]])
result_of_algorithm_for_agent_2 = ...some calculations that we assume give as result... = 90 
vect[1] = np.append(vect[1], result_of_algorithm_for_agent_2)

输出：

array([[1], array([ 2,  3, 90]), [4, 5, 6]], dtype=object)

为什么会有这样的变化？

你对如何操作数组有什么建议吗？例如，如何将元素添加到子数组（代理）的特定点<谢谢。

Answer 1

您可以创建阵列列表：

agents = [np.array([]) for _ in range(50)]

然后要将值附加到某些代理，例如代理[0]，请使用：

items_to_append = [1, 2, 3]  # Or whatever you want.
agents[0] = np.append(agents[0], items_to_append)

或者，如果不需要使用np。数组s，可以使用代理值列表。在这种情况下，您可以使用以下命令初始化：

a = [[] for _ in range(50)]

您可以使用以下任一选项将其附加到代理[0]

single_value = 1  # Or whatever you want.
agents[0].append(single_value)

或者

items_to_append = [1, 2, 3]  # Or whatever you want
agents[0] += items_to_append