将数组列表合并为一个数组列表

Question

我在这个问题上花费的时间比我愿意承认的要多。我有一个名为：

def array_funct(filename):

...

 data = np.array((array))

 return data

它从文件夹中读取 .txt 文件并返回一个 numpy 数组。

第一行是 x 坐标列表，第二行是对应的 y 坐标。因此我使用：

array_funct(filename)[:,0]

array_funct(filename)[:,1]

访问 x 和 y 坐标。

现在我要做的就是创建一个 for 循环，它将读取多个文件并以下列方式存储它们

for i in range(0,number_of_files):

    array_funct(file[i])[:,0]

    array_funct(file[i])[:,1]

让我们看看我得到的 x 列表：

print(array_funct(file[0])[:,0])  

[1,2,3,4]

print(array_funct(file[1])[:,0]) 

[2,4,6,8]

我想要的只是获取这两个类似 numpy 的列表并创建：

x_tot = [[1,2,3,4], [2,4,6,8]]

这样我就可以明智地访问单个列表元素，例如：

x_tot[0] = [1,2,3,4]

有这么难吗？我应该停止使用 numpy 数组吗？如果可能的话，我想留在 numpy。

还要记住，我只为 2 个文件制作了这个示例，但它可能更多。我只想为我要读入的可变数量的文件创建一个 x_tot 和 y_tot。这样：

x_tot = [[1,2,3],[2,3,4],[..],..]

x_tot = [[2,4,6],[4,6,8],[..],..]

Answer 1

给定以下array_funct函数和filenames列表：def array_funct(filename):    # Fake random data, replace with data read from file    data_read = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]] # [random.sample(range(1, 10), 7), random.sample(range(1, 10), 7)]      data = np.array(data_read)     return datafilenames = ['file1.txt', 'file2.txt']试试这个代码：lx = [list(array_funct(file)[0]) for file in filenames]ly = [list(array_funct(file)[1]) for file in filenames]或者通过一次读取和滚动文件来更有效地：all_data = [(list(arr[0]),list(arr[1])) for arr in [array_funct(f) for f in filenames]]lx, ly = list(map(list, zip(*all_data)))在这两种情况下，输出如下：# lx = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]# ly = [[5, 6, 7, 8], [5, 6, 7, 8]]

Answer 2

就像是：x_tot = np.array([array_funct(file[i])[:,0] for i in range(0,number_of_files)])应该管用。