使用numpy append函数有问题

Question

今天我在为一门课程做作业，作业是做一个tic tac toe板。可能性方法将tic tac toe板作为输入，并检查是否有任何值为"0"，这意味着它是一个开放空间。我的计划是将0的位置添加到一个数组中，称为位置，然后在函数的末尾返回位置。但是，当我尝试将0的位置附加到位置数组时，我总是遇到这个问题：“拼接轴的所有输入数组维度必须完全匹配，但沿着维度0，索引0处的数组大小为2，索引1处的数组大小为1”。有人知道怎么解决这个问题吗？谢谢

import numpy as np

def create_board():
    board = np.zeros((3,3), dtype = "int")
    return board

def place(board, player, position):
    x, y = position
    board[x][y] = player
 
    
def posibilities(board):
    locations = np.empty(shape=[2,0])
    for i in range(len(board)):
        for x in range(len(board[0])):
            if board[i][x] == 0:
                locations = np.append(locations, [[i,x]], axis=1)
    print(locations)
    
posibilities(create_board())

Answer 1

正如@hpaulj建议的那样，使用list，并在末尾将其更改为np.array，即：

def posibilities(board):
    locations = []
    for i in range(len(board)):
        for x in range(len(board[0])):
            if board[i][x] == 0:
                locations.append([[i,x]])
    locations = np.array(locations) # or np.concatenate(locations) depending what you want
    print(locations)

这是正确的方式，因为python列表是可变的，而numpy数组不是。

Answer 2

In [530]: board = np.random.randint(0,2,(3,3))                                                       
In [531]: board                                                                                      
Out[531]: 
array([[0, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [0, 1, 0]])

看起来您正在尝试收集黑板上它为0的位置。argwhere很好地做到了这一点：

In [532]: np.argwhere(board==0)                                                                      
Out[532]: 
array([[0, 0],
       [0, 1],
       [0, 2],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 2]])

使用列表追加：

In [533]: alist = []                                                                                 
In [534]: for i in range(3): 
     ...:     for j in range(3): 
     ...:         if board[i,j]==0: 
     ...:             alist.append([i,j]) 
     ...:                                                                                            
In [535]: alist                                                                                      
Out[535]: [[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 1], [2, 0], [2, 2]]

argwhere实际上使用np.nonzero来获取数组的元组，这些数组索引所需的位置。

In [536]: np.nonzero(board==0)                                                                       
Out[536]: (array([0, 0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 1, 0, 2]))

通常，这个nonzero版本更容易使用。例如，它可以直接用于选择所有这些单元格：

In [537]: board[np.nonzero(board==0)]                                                                
Out[537]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0])

并将其中一些设置为1：

In [538]: board[np.nonzero(board==0)] = np.random.randint(0,2,6)                                     
In [539]: board                                                                                      
Out[539]: 
array([[0, 0, 1],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 1]])