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我有以下数据

a= [1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5]

我想要做的是为这个数据的每个值产生一系列间隔为 10% 的增量点。创建一个新数组：

b=  [[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0], [0 0.11 ... 1.1],.....]

我想做的下一件事是从列表 1 中获取每个数字，并从另一个值（例如 2）确定增量（20% 间距）的数量，以获得另一个数组：

c=[[1 1.2 1.4. 1.6 1.8 2.0], [1.1 ..... 2.0],......]

然后我想组合这些数组：

  d =[[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1 1.2 1.4. 1.6 1.8 2.0], [0 0.11 ... 2.0],.....]

清单 1 是从一个方程确定的，但我想在这种情况下对某个点进行进一步计算，即值为 2。

arange 会起作用还是以其他方式生成数字序列？这甚至可能吗？

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1 回答 1

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混合列表推导，np.linspace它非常简单：

>>> a = [1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]

>>> b = [np.linspace(0, j, 11) for j in a]
>>> b
[array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ]),
 array([ 0.  ,  0.11,  0.22,  0.33,  0.44,  0.55,  0.66,  0.77,  0.88,  0.99,
         1.1 ]),
 ...
 array([ 0.  ,  0.15,  0.3 ,  0.45,  0.6 ,  0.75,  0.9 ,  1.05,  1.2 ,  1.35,
         1.5 ])]

>>> c = [np.linspace(j, 2, 6) for j in a]
>>> c
[array([ 1. ,  1.2,  1.4,  1.6,  1.8,  2. ]),
 array([ 1.1 ,  1.28,  1.46,  1.64,  1.82,  2.  ]),
 ...
 array([ 1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9,  2. ])]

要连接它们，您必须删除每个数组的第一个元素或删除每个数组c的最后一个元素b。如果您只需要连接，我建议保持c如上，并做：

>>> b = [np.linspace(0, j, 10, endpoint=False) for j in a]

>>> d = map(np.concatenate, zip(b, c))
>>> d
[array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ,
         1.2,  1.4,  1.6,  1.8,  2. ]),
 array([ 0.  ,  0.11,  0.22,  0.33,  0.44,  0.55,  0.66,  0.77,  0.88,
         0.99,  1.1 ,  1.28,  1.46,  1.64,  1.82,  2.  ]),
 ...
 array([ 0.  ,  0.15,  0.3 ,  0.45,  0.6 ,  0.75,  0.9 ,  1.05,  1.2 ,
         1.35,  1.5 ,  1.6 ,  1.7 ,  1.8 ,  1.9 ,  2.  ])]

如果你想要列表而不是 numpy 数组，你总是可以做一个 final

>>> d = map(list, d)
于 2013-03-05T01:26:51.140 回答