Python 有关带等式和指示符的输出阵列的更多信息

我有一个数学函数，它的输出由两个变量定义，

x

和

y

函数是

e^（x^3+y^2）

我想计算

x

和

y

的1和某个定义的整数之间的每个可能的整数组合，并将它们放在一个数组中，以便每个输出与

x

值和

y

值索引对齐。比如：

鉴于：

x = 3
y = 5

输出将是如下所示的数组：

f(1,1) f(1,2) f(1,3)
f(2,1) f(2,2) f(2,3)
f(3,1) f(3,2) f(3,3)
f(4,1) f(4,2) f(4,3)
f(5,1) f(5,2) f(5,3)

我觉得这是一个很容易解决的问题，但我的知识有限。下面的代码是最好的描述

import math 
import numpy as np

equation = math.exp(x**3 + y**2)

#start at 1, not zero
i = 1
j = 1

#i want an array output
output = []

#function
def shape_f (i,j):
    shape = []
    output.append(shape)
    while i < x + 1:
        while j < y +1: 
            return math.exp(i**3 + j**2)

#increase counter
i = i +1
j = j +1
print output

导入数学
将numpy作为np导入
方程=数学表达式（x**3+y**2）
#从1开始，而不是从零开始
i=1
j=1
#我想要一个数组输出
输出=[]
#作用
定义形状f（i，j）：
形状=[]
output.append（形状）
当i

---

最近我得到了一个空白数组，但我也得到了一个值（int而不是数组）

我不确定是否有缩进错误，但看起来你从未对函数

的输出执行过任何操作。您应该将方程定义为函数，而不是表达式赋值。然后，您可以创建一个函数来填充所描述的列表列表

import math

def equation(x, y):
    return math.exp(x**3 + y**2)

def make_matrix(x_max, y_max, x_min=1, y_min=1):
    out = []
    for i in range(x_min, x_max+1):
        row = []
        for j in range(y_min, y_max+1):
            row.append(equation(i, j))
        out.append(row)
    return out

matrix = make_matrix(3, 3)
matrix
# returns:
[[7.38905609893065, 148.4131591025766, 22026.465794806718],
 [8103.083927575384, 162754.79141900392, 24154952.7535753],
 [1446257064291.475, 29048849665247.426, 4311231547115195.0]]

我不确定您是否有缩进错误，但看起来您从未对函数
shape\u f
的输出执行过任何操作。您应该将方程定义为函数，而不是表达式赋值。然后，您可以创建一个函数来填充所描述的列表列表

import math

def equation(x, y):
    return math.exp(x**3 + y**2)

def make_matrix(x_max, y_max, x_min=1, y_min=1):
    out = []
    for i in range(x_min, x_max+1):
        row = []
        for j in range(y_min, y_max+1):
            row.append(equation(i, j))
        out.append(row)
    return out

matrix = make_matrix(3, 3)
matrix
# returns:
[[7.38905609893065, 148.4131591025766, 22026.465794806718],
 [8103.083927575384, 162754.79141900392, 24154952.7535753],
 [1446257064291.475, 29048849665247.426, 4311231547115195.0]]

我们可以用
numpy
非常简单地做到这一点

首先，我们使用
np.arange
为
x
和
y
生成从0（简化索引）到最大值的值范围。我们可以以矢量化的方式执行幂运算，以获得
x^3
和
y^2
的值

接下来，我们可以应用
np。在
x^3
和
y^3
的外积上添加
，以获得它们的所有可能组合。最后一步是采用结果的自然指数：

x_max = 3
y_max = 5

x = np.arange(x_max + 1) ** 3
y = np.arange(y_max + 1) ** 2

result = np.e ** np.add.outer(x, y)

print(result[2, 3]) # e^(2 ** 3 + 3 ** 2)

输出：

24154952.753575277

我们可以用
numpy
非常简单地做到这一点

首先，我们使用
np.arange
为
x
和
y
生成从0（简化索引）到最大值的值范围。我们可以以矢量化的方式执行幂运算，以获得
x^3
和
y^2
的值

接下来，我们可以应用
np。在
x^3
和
y^3
的外积上添加
，以获得它们的所有可能组合。最后一步是采用结果的自然指数：

x_max = 3
y_max = 5

x = np.arange(x_max + 1) ** 3
y = np.arange(y_max + 1) ** 2

result = np.e ** np.add.outer(x, y)

print(result[2, 3]) # e^(2 ** 3 + 3 ** 2)

输出：

24154952.753575277

一个简单的解决方案是在函数中使用numpy的功能：

x = 3
y = 5

i = np.arange(y).reshape(-1, 1) + 1
j = np.arange(x).reshape(1, -1) + 1

result = np.exp(j**3 + y**2)

这些操作将
i
放入包含
y
元素的列中，
j
放入包含
x
元素的行中。求幂运算不会改变这些形状。将两个阵列添加到一起时，将发生广播。一个数组中的单位维度将扩展到另一个数组中的相应维度。结果是一个
y
-by-
x
矩阵。
一个简单的解决方案是在函数中使用numpy的功能：

x = 3
y = 5

i = np.arange(y).reshape(-1, 1) + 1
j = np.arange(x).reshape(1, -1) + 1

result = np.exp(j**3 + y**2)

这些操作将
i
放入包含
y
元素的列中，
j
放入包含
x
元素的行中。求幂运算不会改变这些形状。将两个阵列添加到一起时，将发生广播。一个数组中的单位维度将扩展到另一个数组中的相应维度。结果是一个
y
-by-
x
矩阵。
您需要阅读更多关于python中基本迭代的信息<代码>而
循环不会自动递增。在这里发布之前，有几个非常明显的问题你可能需要研究一下。您将
numpy
作为
np
导入，但实际上并不在任何地方使用它，这是一个危险信号。但更重要的是，您试图在某个对象上循环（
while
），但在循环之外增加循环控制变量-这是行不通的。如果使用
np.exp
，您可以将整个数组传递给func，而不是一次迭代一个标量对。您需要阅读更多有关python基本迭代的信息<代码>而
循环不会自动递增。在这里发布之前，有几个非常明显的问题你可能需要研究一下。您将
numpy
作为
np
导入，但实际上并不在任何地方使用它，这是一个危险信号。但更重要的是，您试图在某个对象上循环（
while
），但在循环之外增加循环控制变量-这是行不通的。如果使用
np.exp
，您可以将整个数组传递给func，而不是一次迭代一个标量对。+1应该在arange之外（请参阅我的答案）
np.e**…
可能更好地表示为'np.exp（…）`，但我喜欢您使用外部代替广播。
+1
位于内部的原因是它允许
result[x，y]
自然映射到
f（x，y）
。OP希望从1开始索引，但这是一个有效的方法，因为它产生了一个答案的超集+1应该在arange之外（见我的答案）
np.e**…
可能更好地表示为'np.exp（…）`，但我喜欢您使用外部代替广播。
+1
位于内部的原因是它允许
result[x，y]
自然映射到
f（x，y）
。OP希望从1开始索引，但这是一个有效的方法，因为它产生了答案的超集