Question

所以我试图使用numpy函数arange构建二维数组，并且我有点麻烦。

我想构建一个二维数组，其中位置i，j的条目是（i + j）。也就是说，像这样的数组（推荐使用范围）：

[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
 [ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
 [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
 [ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]
 [ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
 [ 6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]
 [ 7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
 [ 8  9 10 11 12 13 14 15 16 17]
 [ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]]

我还需要构造另一个数组（100x100），其中索引i的值为j，如果j是i的除数，则为真，否则为False。也就是说，一个看起来像的数组：

[[False False False ..., False False False]
 [ True  True  True ...,  True  True  True]
 [ True False  True ..., False  True False]
 ..., 
 [ True False False ...,  True False False]
 [ True False False ..., False  True False]
 [ True False False ..., False False  True]]

我无法使用嵌套循环（虽然我可以使用循环来构造列表）但我无法使用np.array函数。我目前有以下适用于第一部分，但我希望将它全部作为一个数组，而不是几个打印出来。

i = 0
j= 10
for i in range(10):
    lis = np.arange(i, j)
    i += 1
    j += 1
    print(np.array(lis))

如果我能得到一些帮助，那就太棒了

编辑：我当前的代码显示了这个输出：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
[ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
[ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]
[ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
[ 6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]
[ 7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
[ 8  9 10 11 12 13 14 15 16 17]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]

为什么第一行不与其他行对齐？

Answer 1

用numpy做第一个：

>>> a = np.arange(11)
>>> a[:,None]+a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],  
  [ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11],  
  [ 2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12],  
  [ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13],  
  [ 4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14],  
  [ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],  
  [ 6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],  
  [ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],  
  [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18],  
  [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],  
  [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]])

对于第二个阵列，@ Divakar有一个很好的方法。也许有点简单的语法来做到这一点：

>>> (a%a[:,None])==0
array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, True,  True],
   [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, True,  True],
   [ True, False,  True, False,  True, False,  True, False,  True, False,  True],
   [ True, False, False,  True, False, False,  True, False, False, True, False],
   [ True, False, False, False,  True, False, False, False,  True, False, False],
   [ True, False, False, False, False,  True, False, False, False, False,  True],
   [ True, False, False, False, False, False,  True, False, False, False, False],
   [ True, False, False, False, False, False, False,  True, False, False, False],
   [ True, False, False, False, False, False, False, False,  True, False, False],
   [ True, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False],
   [ True, False, False, False, False, False, False, False, False, False,  True]], dtype=bool)

Answer 2

对于第二个数组，这是使用broadcasting -

的一种方法

a = np.arange(10)
out = (np.mod(a,a[:,None])==0) & (a[:,None]!=0)

示例运行 -

In [511]: a = np.arange(10)

In [512]: print (np.mod(a,a[:,None])==0) & (a[:,None]!=0)
[[False False False False False False False False False False]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True False  True False  True False  True False  True False]
 [ True False False  True False False  True False False  True]
 [ True False False False  True False False False  True False]
 [ True False False False False  True False False False False]
 [ True False False False False False  True False False False]
 [ True False False False False False False  True False False]
 [ True False False False False False False False  True False]
 [ True False False False False False False False False  True]]

Answer 3

根据你的第一个问题：

np.add(*np.indices((nrow, ncol)))

对于nrow=5，您ncol=6

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       [2, 3, 4, 5, 6, 7],
       [3, 4, 5, 6, 7, 8],
       [4, 5, 6, 7, 8, 9]])

此方法不使用numpy.arange函数，但我觉得它更具可读性。此外，它支持nrow != ncol时的情况。

Answer 4

您可以尝试使用所需的第一个阵列：

responseText

和第二个数组：

np.array([range(i,i+10) for i in range(10)])

具有numpy arange的二维数组

4 个答案: