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我想知道是否有任何其他方法可以循环和操作位于单独数组中的数据。

import numpy as np

a = np.arange(2)
b = np.arange(5)
c = np.arange(5)

l1 = []
for x in a:
    l2 = []
    for y in b: 
        l3 = []
        y = x + 1  
        for z in c:
            z = x + y
            t = (x,y,z)
            l3.append(t)
        l2.append(l3)
    l1.append(l2) 
print l1
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3 回答 3

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这段代码正是你正在做的。

def method(lst, range1, range2):
    for i in lst:
        yield [[(i, i+1, 1+(i*2))]*range2]*range1

甚至可以变成生成器表达式：

def gen_method(lst, r1, r2):
    return ([[(i, i+1, 1+(i*2))]*r2]*r1 for i in lst)

如果您愿意，请自行测试。

我的测试：

a = range(2)
b = range(5)
c = range(5)

def your_method(a, b, c):
    l1 = []
    for x in a:
        l2 = []
        for y in b: 
            l3 = []
            y = x + 1  
            for z in c:
                z = x + y
                t = (x,y,z)
                l3.append(t)
            l2.append(l3)
        l1.append(l2)
    return l1

def my_method(lst, range1, range2):
    for i in lst:
        yield [[(i, i+1, 1+(i*2))]*range2]*range1

yours = your_method(a, b, c)
mine = list(my_method(a, len(b), len(c)))

print yours
print '==='
print mine
print '==='
print yours == mine

>>> 
[[[(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)]], [[(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)]]]
===
[[[(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)], [(0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 1)]], [[(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)], [(1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3), (1, 2, 3)]]]
===
True
于 2013-04-08T07:26:42.063 回答
1

好吧，您可以使用列表推导来压缩代码：

[[[(x,x+1,x*2 +1)]*len(c)]*len(b) for x in a]

这样做是为 a 中的所有 x 循环，并创建一个元素列表，其中每个元素是为 b 中的所有 y 生成的列表，其中该列表的每个元素都是(x,x+1,2*x+1)为 c 中的所有 z 生成的。

于 2013-04-08T07:43:32.243 回答
0

另一种方法是使用itertools，将结果列表转换为numpy array并重塑它

import numpy as np
import itertools as it

a = np.arange(2)
b = np.arange(5)
c = np.arange(5)

l1 = np.array([(i, i+1, i*2+1) for i, rb, rb in it.product(a, b, c)])
l1 = l1.reshape(len(a), len(b), len(c), len(d[0]))

随着大小的增加，这可能比所有其他方法消耗更多的内存，但它只有两行，并且为每个三元组创建唯一的元素，而不是仅仅创建指向同一个对象的多个指针。

编辑

另一种方式，也允许将三元组 (i, i+1, i*1+1) 保留为列表：

l1 = np.empty([len(a), len(b), len(c)], dtype=object)
for i, rb, rb in it.product(a, b, c):
    l1[i,ra, rb] = (i, i+1, i*2+1)
于 2013-04-08T13:38:04.280 回答