blocks|key|22970|text|你可以这样做：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|22971|import+numpy+as+np
v+=+3
x+=+np.array([np.zeros((4,4))+for+_+in+range(v)])

>>>+print+x
[[[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]]

+[[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]]

+[[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]
++[+0.++0.++0.++0.]]]|code-block|syntax|javascript|22972|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

You can do that as follows:

<pre><code>import numpy as np
v = 3
x = np.array([np.zeros((4,4)) for _ in range(v)])

&gt;&gt;&gt; print x
[[[ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]]

 [[ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]]

 [[ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]
 [ 0. 0. 0. 0.]]]
</code></pre>

blocks|key|2625438|text|给你，看看这对你有用吗。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2625439|import+numpy+as+np
v+=+raw_input('Enter:+')|code-block|syntax|javascript|2625440|要从用户输入中减少数组的numpy数组(显然可以是您在这里想要的任何形状)：|2625441|b+=+np.zeros(shape=(int(v),int(v)))|2625442|我知道这并不是初始化一个numpy数组，但是既然您提到如果v是2，需要一个D数组，那么我就想把它作为另一个选项。|2625443|new_array+=+[]
for+x+in+range(0,+int(v)):
++++new_array.append(D)|2625444|entityMap^0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|R|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|T|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|V|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|O|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$]]

Here you go, see if this works for you. 

<pre><code>import numpy as np
v = raw_input('Enter: ')
</code></pre>

To intialize the numpy array of arrays from user input (obviously can be whatever shape you're wanting here):

<pre><code>b = np.zeros(shape=(int(v),int(v)))
</code></pre>

I know this isn't initializing a numpy array but since you mentioned wanting an array of [D D] if v was 2 for example, just thought I'd throw this in as another option as well.

<pre><code>new_array = []
for x in range(0, int(v)):
 new_array.append(D)
</code></pre>

blocks|key|23056|text|如果我正确理解，您想要一个2D数组并在第一个维度中将它平铺v次吗？您可以使用np.repeat|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|23057|#+a+2D+array
D+=+np.arange(4).reshape(2,+2)

print+D
#+[[0+1]
#++[2+3]]

#+tile+it+3+times+in+the+first+dimension
x+=+np.repeat(D[None,+:],+3,+axis=0)

print+x.shape
#+(3,+2,+2)

print+x
#+[[[0+1]
#+++[2+3]]

#++[[0+1]
#+++[2+3]]

#++[[0+1]
#+++[2+3]]]|code-block|syntax|javascript|23058|如果希望将输出保持为二维(即(6,+2)+)，则可以省略[None,+:]索引(有关numpy广播规则的更多信息，请参见此页+)。|23059|print+np.repeat(D,+3,+axis=0)
#+[[0+1]
#++[0+1]
#++[0+1]
#++[2+3]
#++[2+3]
#++[2+3]]|23060|另一种选择是np.tile，它的行为略有不同，因为它总是在最后一个维度上平铺：|23061|print+np.tile(D,+3)
#+[[0,+1,+0,+1,+0,+1],
#++[2,+3,+2,+3,+2,+3]])|23062|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.repeat.html|1|http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html|2|http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html^0|T|1|12|9|12|9|0|0|0|E|6|S|9|1O|2|1|0|0|6|7|6|7|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|14|8|@$9|15|A|16|B|C]|$9|17|A|18|B|C]]|D|@$9|19|A|1A|1|1B]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1C|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|1D|8|@$9|1E|A|1F|B|C]|$9|1G|A|1H|B|C]]|D|@$9|1I|A|1J|1|1K]]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|1L|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|1M|8|@$9|1N|A|1O|B|C]]|D|@$9|1P|A|1Q|1|1R]]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|1S|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1T|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|E|$Y|Z]]|10|$5|V|W|X|E|$Y|11]]|12|$5|V|W|X|E|$Y|13]]]]

If I understand correctly, you want to take a 2D array and tile it <code>v</code> times in the first dimension? You can use <a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.repeat.html" rel="nofollow"><code>np.repeat</code></a>:

<pre><code># a 2D array
D = np.arange(4).reshape(2, 2)

print D
# [[0 1]
# [2 3]]

# tile it 3 times in the first dimension
x = np.repeat(D[None, :], 3, axis=0)

print x.shape
# (3, 2, 2)

print x
# [[[0 1]
# [2 3]]

# [[0 1]
# [2 3]]

# [[0 1]
# [2 3]]]
</code></pre>

If you wanted the output to be kept two-dimensional, i.e. <code>(6, 2)</code>, you could omit the <code>[None, :]</code> indexing (see <a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html" rel="nofollow">this page</a> for more info on numpy's broadcasting rules).

<pre><code>print np.repeat(D, 3, axis=0)
# [[0 1]
# [0 1]
# [0 1]
# [2 3]
# [2 3]
# [2 3]]
</code></pre>

Another alternative is <a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html" rel="nofollow"><code>np.tile</code></a>, which behaves slightly differently in that it will always tile over the last dimension:

<pre><code>print np.tile(D, 3)
# [[0, 1, 0, 1, 0, 1],
# [2, 3, 2, 3, 2, 3]])
</code></pre>

I have a <code>numpy array D</code> of dimensions <code>4x4</code>

I want a new numpy array based on an user defined value <code>v</code>

If <code>v=2</code>, the new numpy array should be <code>[D D]</code>.
If <code>v=3</code>, the new numpy array should be <code>[D D D]</code>

How do i initialise such a numpy array as <code>numpy.zeros(v)</code> dont allow me to place arrays as elements?

How to initialise a Numpy array of numpy arrays

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我有一个维度的numpy array D 4x4我想要一个基于用户定义的值v的新的numpy数组如果是v=2，那么新的numpy数组应该是[D D]。如果是v=3，那么新的numpy数组应该是[D D D]如何初始化像numpy.zeros(v)这样的numpy数组，不允许我将数组作为元素来放置？

问如何初始化Numpy数组的numpy数组
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