forループの結果がCSVで書き出しができません。

Question

前提・実現したいこと

forループでKmeansを使って複数のクラスター分析の結果をCSVに書き出しをしたいのですが、最後の結果しか保存できません。print()だと、計算したすべての結果が表示されるのですが、CSVに書き出すと最後のKmeansしか出力されません。どのようなコードにすれば、すべての結果がCSVファイルに出力されるのでしょうか？ご教授いただけますと大変助かります。
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。
エラーではないですが、print()の出力

エラーメッセージ
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1]
[2 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 3 2 1 1 1]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[2 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[2 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0]

### 該当のソースコード

python
ソースコード
n_of_dimensions=[2,3,4]
n_clusters=[2,4]
for i in n_of_dimensions:
    lsa = TruncatedSVD(n_components=i)　#print(lsa.fit_transform(X1))
    X = Normalizer(copy=False).fit_transform(X1)
    for j in n_clusters:
        km = KMeans(n_clusters=j,init='k-means++',)
        km.fit(X)　#cluster=[]　#cluster.append(km.labels_)　#print(cluster)
        labels=km.labels_　#print(labels)
        np.savetxt('cluster.csv',labels,delimiter=',')
### 試したこと

ソースコードのコメントアウトにあるように空の配列を作ってappendするなどしましたが、やぶへびでした。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyter notebook

Comments

[Orlofsky]

質問のプログラムコードは[対応しているMarkdownの機能](https://teratail.com/help#about-markdown) の[コードを入力]を使いましょう。

Answer 1

コメントしている内容を見ると、おしい所まで出来ています。
繰り返し処理した内容をまとめて出力するコードは以下の構造にする必要があります。
1.繰り返し処理した結果を格納する変数の定義　cluster=[]
2.以下を繰り返す
kmeansの実施
ラベルを取得して変数（cluster）に追加
3.clusterをファイル出力

今のコードは繰り返すたびにファイル出力しているので、上書きされてしまいます。なお、ファイル出力時に追加するのであれば、numpyのsavetxt以外を使ったほうがいいかもしれません。（標準機能にappendがないため）

Comments

[wattan]

ご助力いただきありがとうございます。いい線いっているとのことで、この線で考えたらうまくいきました。ありがとうございます。

Answer 2

コードが部分的なので他の原因かもしれませんが、テキストをappendモードで開いていないことが原因だと思います。
参考
参考リンク

Comments

[wattan]

ご助力いただきありがとうございます。おそらく私が、「テキストをappendモードで開いていない」ということが理解できなかったので、いただいたご助言では、うまくいきませんでした。しかし、appendモードというものがあるということを知ることができたので、大変勉強になりました。ありがとうございます。

Answer 3

いただいた方法を参考にしながら、以下の方法で欲しい結果を得ることができました。

cluster=[]
n_of_dimensions=[2,3,4]
n_clusters=[2,4,5]
for i in n_of_dimensions:
lsa = TruncatedSVD(n_components=i)
,,,#print(lsa.fit_transform(X1))
X = Normalizer(copy=False).fit_transform(X1)
for j in n_clusters:
km = KMeans(n_clusters=j,init='k-means++',)
km.fit(X)
cluster.append(km.labels_)
,,,#print(cluster)
,,,#labels=km.labels_
,,,#print(labels)
,,,#with open('cl2.txt','a') as f_handle:要らない
,,,#np.savetxt('cl4.csv',cl2,delimiter=',')
df01=pd.DataFrame(cluster)
df_cl=df01.T
df_cl.to_csv('test_CL.csv')

Numpyで転置ができるのでしょうが、私にはやり方がわからなかったので、Pandasでやりました。forの前で、clusterの空の配列を用意し、appendでKMeansで計算される結果を追加することで上書きされずに済んだのだ思います。そしてその結果を、Pandasでデータフレームにして転置。その後、CSVで保存。