Question

对于看似基本的问题感到抱歉。我试图实现的内容总结如下：

生成输入变量：x，y。
设z = F（x，y）。
绘制z代表x和y的特定组合。

例如：

zlist = []
for _ in range(100):
    x = np.random.random()*1.
    y = np.random.random()*.5
    if x < .5:
        z = y / 2
    else:
        z = y * 2
    zlist.append(z)

现在，如果我想为（0,0.3）之间的所有x绘制z，我可能需要在zlist中的每个元素上使用一些标记来指示其输入变量。我如何附加这样的标记，然后在绘图时从列表中访问它？

Answer 1

我实际上对Numpy一无所知，所以有人请评论并告诉我，如果我自己傻瓜。不过，它看起来像是香草蟒蛇的行为。

不是追加z，而是追加（z，x）。现在zlist是一个元组列表，你可以通过检查zlist [i] [1]来遍历和绘制。

zlist = []
for _ in range(100):
    x = np.random.random()*1.
    y = np.random.random()*.5
    if x < .5:
        z = y / 2
    else:
        z = y * 2
    zlist.append((z,x))

for value in zlist:
    if value[1] > 0 and value[1] < 0.3:
        # Plot value[0]
# Or if you prefer list comprehensions:
# [value[0] for value in zlist if value[1] >0 and value[1] < 0.3]
# that will return a list with only the z values in zlist.

Answer 2

使用numpy，对矢量执行操作几乎总是更有效率数组而不是内置的Python序列类型，如列表。这是一个你可以快速找到两组随机x的每个组合的 F（x，y） 和Python中没有循环的y值。结果将是一个nx-by-ny 数组Z，其中Z[i, j] = F(x[i], y[j])。

首先，您可以将所有x，y输入生成为向量：

nx = 100
ny = 200
x = np.random.random(size=nx) * 1.
y = np.random.random(size=ny) * 5.

为了使结果成为nx-by-ny数组，你可以采用这两个向量和将它们乘以1得到两个包含x和y的2D nx-by-ny数组分别表示行和列中的值。你可以利用numpy来做到这一点 broadcasting rules：

x_arr = x[:,np.newaxis] * np.ones((nx,ny))
y_arr = y[np.newaxis,:] * np.ones((nx,ny))

您将应用于每个x，y对的函数取决于x值。幸运的是，您可以使用np.where(<condition>, <do_this>, <do_that>)申请根据某些条件对输入值的不同操作：

Z = np.where(x_arr < 0.5, y_arr / 2., y_arr * 2.)

我们可以检查所有结果是否正确：

for i in xrange(nx):
    for j in xrange(ny):
        if x[i] < 0.5:
            assert Z[i, j] == y[j] / 2.
        else:
            assert Z[i, j] == y[j] * 2

实际上，在不将Z和x扩展为2D数组的情况下，计算y的方法更加清晰。使用我们曾经获得的相同广播技巧 x_arr和y_arr，您可以将x和y直接传递给np.where()：

x2 = x[:,np.newaxis]
y2 = y[np.newaxis,:]

Z2 = np.where(x2 < 0.5, y2 / 2., y2 * 2.)

assert np.all(Z == Z2)

将输入标记分配给python中的函数输出

2 个答案: