Python中如何用for循环将矩阵行向量追加到列数未知的空矩阵

错误原因 #

你代码中的yf.append(a[ii] for ii in a)属于生成器表达式语法，所以每次循环都只会往yf中存入生成器对象，而非实际的行向量数值；且你外层已经通过遍历d = [0,1,2]拿到了行索引，内层额外的for ii in a属于冗余逻辑，完全不需要。

测试代码修正 #

直接按行索引取对应行追加到列表，最后转成numpy数组即可，修改后代码如下：

import numpy as np
a = np.linspace(1,30,30).reshape(3,10)
yf = []
d = [0,1,2]
for ii in d:
  # 直接取对应行追加到列表
  yf.append(a[ii])
# 转换为numpy数组，和a结构完全一致
yf = np.array(yf)
print(yf)

运行后即可得到你预期的输出。

加速度计FFT场景的最优实现 #

针对你固定3行存储三轴FFT结果的需求，更符合numpy语法习惯的实现方式有两种，不用逐行手动追加：

• 整体计算：如果你的原始加速度数据已经是3行m列的numpy数组，直接调用FFT函数指定沿行维度计算即可，直接输出3行m列的结果：

# raw_accel 为3行m列的原始加速度数据，行0为x轴、行1为y轴、行2为z轴
yf = np.fft.fft(raw_accel, axis=1)

• 逐行处理后堆叠：如果三轴数据需要单独做预处理再算FFT，处理完成后用vstack做行堆叠即可：

# 单独处理三轴得到各自的FFT结果
fft_x = np.fft.fft(preprocess(x_raw))
fft_y = np.fft.fft(preprocess(y_raw))
fft_z = np.fft.fft(preprocess(z_raw))
# 堆叠成3行的FFT结果矩阵
yf = np.vstack([fft_x, fft_y, fft_z])

补充说明 #

你有Matlab使用基础的话需要注意，numpy中列表转数组的操作性能足够应对绝大多数传感器数据处理场景，如果采样点量级在百万级以上再考虑提前预分配固定大小的numpy数组即可，不需要提前纠结未知列数的预分配问题。

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