如何根据numpy数组的最大值批量生成多个不同命名的数组副本？

方案1：使用字典存储副本（更推荐，易维护） #

直接把所有副本存在字典里，后续批量操作、单份取用都更方便，不会污染全局命名空间：

import numpy as np

# 获取数组最大值作为复制总份数
copy_count = oned_2018.max()
class_20_collection = {}

for idx in range(1, copy_count + 1):
    class_20_collection[idx] = oned_2018.copy()

# 后续使用时，class_20_collection[1] 等价于你需要的 class1_20，以此类推

方案2：动态生成指定格式的全局变量（完全匹配你要的命名格式） #

如果必须生成class1_20、class2_20这类独立变量，可以通过修改全局命名空间实现：

copy_count = oned_2018.max()
for idx in range(1, copy_count + 1):
    globals()[f"class{idx}_20"] = oned_2018.copy()

注意：该方式会生成大量零散变量，后续批量处理时需要额外匹配变量名，维护成本更高，非必要不推荐使用。

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