如何将for循环输出的int值存入(n,1)格式的NumPy数组？

可行实现方案 #

方案1：最小改动适配你现有写法 #

你已经提前初始化了形状为(n,1)的目标数组，不需要调用np.insert/np.append，直接按索引赋值即可，这两个方法会新增数组元素，反而会打乱你预设的数组形状：

distmat = np.zeros((len(CoordNodesRad[:,0]), 1), int)
lat = CoordNodesRad[:,0]
lng = CoordNodesRad[:,1]
for i in range(len(CoordNodesRad[:,0])):
    dist = distanceGPS(depot[0], depot[1], lat[i], lng[i])
    # 直接给对应位置赋值即可实现 array[i][0] 存储第i次的dist值
    distmat[i, 0] = int(dist)
print(distmat)

方案2：更高效的NumPy向量化写法（无需for循环） #

如果你的distanceGPS函数支持数组参数批量计算，可以完全省去循环，运行效率更高：

lat = CoordNodesRad[:,0]
lng = CoordNodesRad[:,1]
# 批量计算所有点的距离
all_dist = distanceGPS(depot[0], depot[1], lat, lng).astype(int)
# 直接转换为 (n,1) 形状的数组
distmat = all_dist.reshape((-1, 1))

你原有代码报错的原因 #

• np.insert会在指定位置插入新元素，会让数组总长度增加，你已经初始化了正好长度的数组，调用后会把数组变为1维、长度超出预期
• np.append默认会把输入数组摊平为1维再追加元素，不指定正确的axis参数也无法得到你要的(n,1)形状

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ansdh