Question

Write Function to Generate N-array with some decimal place 

>>> func(2,3) # 2d-array with 3 dp, sum those value to 1
[0.001],[0.999] 
... 
[0.999],[0.001]
>>> func(3,3)
[0.001],[0.001],[0.998]
....
[0.998],[0.001],[0.001]

我可以在使用嵌套for循环时创建这些数组。当n> 4，创建这样的阵列既缓慢又困难。

Answer 1

使用import itertools as it import numpy as np def sum_generator(dim, dp, sum): i = np.linspace(0,1,10^dp)[1:-1].flat return it.ifilter(lambda x: np.sum(x)==sum, it.product(*(i,)*dim))，您可以执行以下操作：

ifilter

但它仍然会很慢。你for很多（与c循环基本相同的构造函数，但在n < sum完成，所以仍然快得多）

您正在做的事情被称为partitioning，efficient algorithms有generators个整数，但它们通常涵盖String s = "arg1: val1 arg2: val2 arg3: va:l3"; Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(); String[] splitted = s.split("arg\\d*:"); for (int i = 1; i < splitted.length; i++) { map.put(String.valueOf("arg" + (i)), splitted[i].trim()); } System.out.println(map);所有的n维空间。你可以根据自己的目的调整一个，但是我在递归逻辑方面做得不够好，无法创建有效的生成器。

Answer 2

<强>提示

我会尝试使用递归函数

def auxiliary_function(dim, dp, sum):
   if sum < 0:
        raise Exception("error")
   if dim == 1:
        return [sum]
   val = random.random(1, sum * 10 ** dp - 1) / 10 ** dp
   aux_list = auxiliary_function(dim - 1, dp, sum - val)
   aux_list.append(val)
   return aux_list

然后我会打电话给auxiliary_function(dim, dp, 1)。

此辅助递归函数的目标是返回精度dim的{{1}}元素列表，其总和为dp。

我让你调整这个函数来返回你正在寻找的所有可能的数组（主要是你必须用sum的随机生成替换0.001之间的循环（精度为val）和dp。

N维数组创建

2 个答案: