Python中合并两次迭代生成的含numpy数组的列表问题

你当前的问题在于第二次迭代时已经把A覆盖成了迭代2的列表，执行A=A+A自然只会把当前的A（也就是迭代2的列表）和自身拼接，得到两个相同的迭代2数组。

要实现期望的合并效果，你需要保留第一次迭代的列表内容，再和第二次的列表合并，具体有两种常见方式：

方式一：保留第一次迭代的列表副本 #

import numpy as np

# 迭代1：初始化并保存副本
A = [np.array([[1], [2], [3]])]
A_iter1 = A.copy()  # 保存第一次迭代的列表

# 迭代2：生成新的列表
A = [np.array([[1.3], [2.7], [3.5]])]

# 合并两次迭代的列表
A = A_iter1 + A

执行后A的结果为：

[array([[1],
       [2],
       [3]]), array([[1.3],
       [2.7],
       [3.5]])]

方式二：迭代时直接追加元素（不覆盖原列表） #

如果迭代过程中不需要每次重新赋值A，可以直接在原列表上追加新的numpy数组：

import numpy as np

# 迭代1：初始化列表
A = [np.array([[1], [2], [3]])]

# 迭代2：直接追加新的数组，而非重新赋值A
new_array = np.array([[1.3], [2.7], [3.5]])
A.append(new_array)

最终A同样会得到你期望的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19862793