我是編程新手，幾乎不掌握術(shù)語，所以請原諒我可能遇到的任何基本問題。我正在嘗試列出數(shù)組的數(shù)組。我在二維數(shù)組上編寫了一個函數(shù)，該函數(shù)列出了數(shù)組中的最高值及其出現(xiàn)的點(diǎn)。這些點(diǎn)（最大值）形成數(shù)組[i,j]，為了便于顯示，我想將其收集到單個 numpy array 或 list 中max_p。據(jù)我所知，最明智的方法是使用numpy.append( max_p, [i,j] ). 問題在于它合并 [i,j])到max_p數(shù)組中，以便我得到單個值的數(shù)組而不是有序?qū)?。所以我決定將整個事情轉(zhuǎn)換成一個列表。在大多數(shù)情況下，這很有效——我得到了可以在一行中打印出來的有序?qū)α斜怼５?，大列表中的?shù)組max_p不會打印為，比如說[a,b]。它們被打印為array([a,b]). 無論我是否使用max_p.tolist()或 ，都會發(fā)生這種情況list(max_p)。當(dāng)然，如果沒有實際的代碼，這些都沒有意義，所以它是：def maxfinder_2D(array):    maxima_array = numpy.array([]) # placeholder array    for i in range(0, 422): # side note: learn how to get dim.s of                             # a multidimensional array        x_array = array [i,:] # set array to be the i-th row       # row_max = numpy.append(row_maxfinder_1D(x_array))        maxima_array = numpy.append(maxima_array, numpy.array([maxfinder_1D(x_array)]))            # We construct a new array, maxima_array, to list the             # maximum of every row in the plot.            # The maximum, then, must be the maximum of this array.    max_2D = maxfinder_1D(maxima_array)    print("The maximum value in the image is: ", max_2D)    global max_p    max_p = []    # This gives us the maximum value. Finding its location is another    # step, though I do wish I could come up with a way of finding the    # location and the maximum in a single step.這是輸出（部分）：The maximum value in the image is:  255.0 The function attains its maximum of  255.0  on  [array([200., 191.]), array([200., 192.]), array([201., 190.]), array([201., 193.]), array([202., 190.]), array([202., 193.]), array([203., 193.]), array([204., 191.]),...我希望數(shù)組顯示為簡單的，例如[200. , 191.].為什么會出現(xiàn)這種“神器”呢？它與 numpy 如何將數(shù)組與列表相關(guān)聯(lián)嗎？