用不同的计算值填充numpy数组

我初始化了一个空的numpy数组，我想用一些计算值填充它。我的代码如下：用不同的计算值填充numpy数组

Distance=np.empty(6,dtype=np.uint8) 
for i in range(0,6): 
    x=hamming_distance(tst,LUT[i]) 
    print 'x={}' .format(x) 
    print 'type_x={}' .format(type(x)) 
    #Distance.fill(x) 
    np.append(Distance,x) 
    print 'Distance={}' .format(Distance)

输出我得到的是

x=1 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
---------- 
x=3 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
---------- 
x=1 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
---------- 
x=1 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
---------- 
x=1 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
---------- 
x=3 
type_x=<type 'numpy.uint8'> 
Distance=[3 3 3 3 3 3] 
----------

和我期待Distance是[1 3 1 1 1 3]。我使用了np.fill，但这不起作用，因为它每次都会用x填充阵列，输出将是[3 3 3 3 3 3]。

注意： tst和LUT[i]是uint8 numpy阵列。

任何人都可以帮助我吗？感谢

来源

2015-10-20 motaha

什么是错的：'距离[i] = x'？ 'np.append'返回附加的副本，所以基本上你没有在你的循环中做任何事情（除了计算'x'，然后丢弃它）。 – zeroth

非常感谢您的工作。 – motaha

我宁愿执行列表理解： [hamming_distance(tst,LUT[x]) for x in range(0, 6)]或
np.array([hamming_distance(tst,LUT[x]) for x in range(0, 6)]).astype('uint8')

来源

2015-10-20 20:29:26 ssierral

用不同的计算值填充numpy数组

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