Question

在尝试编程时，我需要从一个函数创建一个二维数组（矩阵），该函数将矩阵索引（下例中的i和j）作为参数并返回矩阵元素。

我从其他答案中看到numpy.fromfunction（）和numpy.vectorize（）应该可以解决这个问题，但在我的情况下，这两个似乎给出了不同的结果，可能是什么错误？

更具体地说，我正在比较这个：

for i in range(velikost):
    for j in range(velikost):
        u[i][j] = pomozna(i,j)
return u

到此（我认为这相当于上面的内容）：

return np.fromfunction(np.vectorize(pomozna),u.shape)

以下是我的完整代码，如果您希望自己运行它。感谢任何帮助，谢谢！

import numpy as np
def jacobi(u,h,q):
    velikost = u[0].size
    star = np.copy(u)
    def pomozna(i,j):
        if i==0 or i==velikost-1 or j==0 or j==velikost-1:
            return 0
        return 1/4*(star[int(i+1)][int(j)]+star[int(i-1)][int(j)]+star[int(i)][int(j+1)]+star[int(i)][int(j-1)] - h*h*q[int(i)][int(j)])
    #return np.fromfunction(np.vectorize(pomozna),u.shape)
    for i in range(velikost):
        for j in range(velikost):
            u[i][j] = pomozna(i,j)
    return u
h=0.05
iksi = np.linspace(0,1,int(1/h))
ipsiloni = np.linspace(0,1,int(1/h))
qji = [[-1 for iks in iksi] for ips in ipsiloni]
zacetna = np.asarray([[1.0 for iks in iksi] for ips in ipsiloni])
zacetna[0] = np.zeros(iksi.size)
zacetna[-1]=np.zeros(iksi.size)
zacetna[:,0] = np.zeros(iksi.size)
zacetna[:,-1] = np.zeros(iksi.size)
print(jacobi(zacetna,h,qji))

Answer 1

也许试试

return 0.0

在pomozna。

双循环vs np.fromfunction（），为什么它们在我的情况下给出不同的结果？

1 个答案: