基于python中另一个数组的条目计算数组中的新条目

我有一个问题是如何“调用”数组中的特定单元格，同时在另一个数组上循环。 假设有一个数组a：

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

和数组b：

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

现在，我想使用数组a中的信息重新计算数组b中的值。具体来说，数组b的每个值都必须通过与数组a中给定边界之间的高斯函数的积分相乘来重新计算。但是为了简单起见，让我们忘记积分，并假设有必要进行以下形式的简单计算：

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

对于索引，它可能看起来像：

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

有人能告诉我如何解决这个问题吗？ 非常感谢并致以最良好的问候， Marc

您可以在嵌套列表中使用函数：

>>> [[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]]

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您也可以使用numpy非常干净地执行此操作：

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

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首先，我将您的a表拆分为一个下限表和一个上限表，以处理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）高效地迭代数组：

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

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这就完成了你的职位所要求的工作，并且在计算上应该是高效的。请注意，修改后的“就地”中的

b

：原始值丢失，但在计算过程中没有内存超调。

您的意思是

c[i，j]=b[i，j]*（a[i，j+1]-a[i，j]）

，

a1

、

a2

和

a3

中的元素是

a[0][0]、
a[0][1]、
a[0][2]/code>，而
a
中的
b1
、
b2
和
b3
元素是
a[1][0]
、
a[1][1]
、
a[1][2]
。在
a
数组中有名为
b
的元素，这令人困惑。无论如何，考虑到这一点，您应该能够找出
b
数组中元素的索引。我想他想要
[[v[idx]*（j-I）表示idx，（I，j）在枚举中（zip（s，s[1:]）]，在zip（a，b）中表示s，v）]
@Alex是的，与您的提醒同时编辑！；）谢谢你们两位！我试着用X=[[k*（scipy.integrate.quad（f，v[1]，v[0]）表示k，v在zip中（v，zip（s，s[1:]））]表示s，v在zip（a，b）]。我确信它是有效的，但我需要对函数f进行特殊处理。我定义了f=lambda x:1/np.sqrt（2*pi）*gs_wdth）*np.exp（-（x-平均值）**2/（2*gs_wdth**2））高斯宽度对于上述每次计算都是相同的。数组a/b中每个“行”的“平均”值都会发生变化。对于b=[[7,8]，…]；a=[[1,5,3]，…]例如，对于b=[…，[6,0]，，gs_-wdth是2；a=[…，[4,0,6]]第四个字母是例如4。gs_wdth列在数组中，例如wdt=[2,4]。可以包括这一点吗？我尝试了您的版本，行为：multiplier=scipy.integrate.quad（f，_lb，_ub），但不幸的是，他遇到了一个问题，并发出了以下呼吁：ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（），我必须在哪里填写any（）或all（），或者是否解决了这个问题？问题是scipy.integrate.quad没有矢量化，需要浮点参数作为下限和上限。解决方案是通过移除外部_循环标志，一次提供一个迭代数组元素。为了反映这一点，我改变了答案。不过，这在计算效率上应该要低一些。