Question

我有一个问题，基于如何“调用”数组中的特定单元格，同时循环遍历另一个数组。假设有一个数组a：

    a = [[a1 a2 a3],[b1 b2 b3]]

和一个数组b：

    b = [[c1 c2] , [d1 d2]]

现在，我想通过使用数组a中的信息重新计算数组b中的值。详细地说，数组b的每个值必须通过乘以数组a中给出的边界之间的高斯函数的积分来重新计算。但为了简单起见，让我们忘记积分，并假设需要以下列形式进行简单的计算：

    c1 = c1 * (a2-a1) ; c2 = c2 * (a3 - a2) and so on,

带索引可能看起来像：

    b[i,j] = b[i,j] * (a[i, j+1] - a[i,j])

有谁能告诉我如何解决这个问题？非常感谢和最诚挚的问候，马克

Answer 1

您可以在嵌套列表解析中使用zip函数：

>>> [[k*(v[1]-v[0]) for k,v in zip(v,zip(s,s[1:]))] for s,v in zip(a,b)]

zip(s,s[1:])将为您提供所需的元素对，例如：

>>> s =[4, 5, 6]
>>> zip(s,s[1:])
[(4, 5), (5, 6)]

演示：

>>> b =[[7, 8], [6, 0]]
>>> a = [[1,5,3],[4 ,0 ,6]]
>>> [[k*(v[1]-v[0]) for k,v in zip(v,zip(s,s[1:]))] for s,v in zip(a,b)]
[[28, -16], [-24, 0]]

Answer 2

你也可以用numpy干净利落地做到这一点：

import numpy as np
a, b = np.array(a), np.array(b)
np.diff(a) * b

Answer 3

首先，我会将一个表拆分为下限和上限之一的表，以便使用对齐的表并提高可读性：

lowerBounds = a[...,:-1]
upperBounds = a[...,1:]

定义您提供的高斯函数：

def f(x, gs_wdth = 1., mean=0.):
    return 1./numpy.sqrt(2*numpy.pi)*gs_wdth * numpy.exp(-(x-mean)**2/(2*gs_wdth**2))

然后，使用nditer（请参阅Iterating Over Arrays）有效地迭代数组：

it = numpy.nditer([b, lowerBounds, upperBounds],
                   op_flags=[['readwrite'], ['readonly'], ['readonly']])
for _b, _lb, _ub in it:
    multiplier = scipy.integrate.quad(f, _lb, _ub)[0]
    _b[...] *= multiplier
print b

这可以完成你职位所需的工作，并且应该是计算效率非常高。请注意，修改后的“就地”中的b：原始值会丢失，但在计算过程中没有内存过冲。

根据python中另一个数组的条目计算数组中的新条目

3 个答案: