Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как добавить строки в массив в Python?

У меня есть массив, представляющий собой матрицу 1X3, где: столбец 1 = столбец координат x 2 = столбец координат y 3 = направление вектора.

Я отслеживаю ряд точек вдоль пути. В каждой точке я хочу сохранить x, y и направление обратно в массив в виде строки.

Так что, в конце концов, мой массив вырос вертикально, со все большим количеством строк, представляющих точки вдоль пути.

Я изо всех сил пытаюсь построить эту функцию внутри класса. Помогите плз?

Xx


  • Возможно, вы захотите изменить структуру вашего вопроса. Пожалуйста, прочитайте stackoverflow.com/help/how-to-ask. 30.11.2015

Ответы:


1

Вы ищете функцию append. Но вам следует серьезно взглянуть на numpy для использования матриц в python.

30.11.2015

2

Используйте .append('item-goes-here') для добавления.

30.11.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..