将数组转换为python标量

我需要很大的帮助，请查看以下代码：

import.math

dose =20.0
a = [[[2,3,4],[5,8,9],[12,56,32]]
     [[25,36,45][21,65,987][21,58,89]]
     [[78,21,98],[54,36,78],[23,12,36]]]
PAC = math.exp(-dose*a)

这就是我想做的。然而，我得到的错误是

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

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如果你想对数组执行数学运算（无论它们的维数……），你都应该考虑使用它。在您的情况下，相应的NumPy命令是：

PAC = numpy.exp(-dose*np.array(a))

如果NumPy不是一个选项，您必须循环

a

的每个元素，计算

math.exp

，将结果存储在列表中。。。真的很麻烦，效率也很低。这是因为当你传递一个列表时，

math

函数需要一个标量作为输入（正如异常告诉你的那样）。您可以将所有循环合并到一个列表中，不过：

PAC = [[[math.exp(-dose*j) for j in elem] for elem in row] for row in a]

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但是，我再次强烈建议使用NumPy。

如果需要，数组的每个元素都要乘以-dose，然后对结果应用math.exp，您需要一个循环：

new_a = []
for subarray in a:
    new_sub_array = []
    for element in sub_array:
        new_element = math.exp(-dose*element)
        new_sub_array.append(new_element)
    new_a.append(new_sub_array)

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或者，如果您有mathlab背景，您可以查询，以启用数组上的转换。

您应该真正使用NumPy来实现这一点。 下面是使用嵌套循环的方法：

>>> for item in a:
...     for sub in item:
...         for idx, number in enumerate(sub): 
...             print number, math.exp(-dose*number)
...             sub[idx] = math.exp(-dose*number)

使用

append

很慢，因为每次复制上一个数组并将新项堆叠到其中时。 使用enumerate，将数字更改到位。如果您想保留一份副本，请执行以下操作：

 acopy = a[:]

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如果你没有太多的数字，而NumPy是一种过度杀戮，那么使用列表理解可以更快地完成上面的工作

我的预期输出与aI的形状相同，我这样做主要是为了可读性。OP似乎是一个（python）初学者。此外，虽然就地更改很容易，但会丢失原始数组，这在处理编码时通常是不可取的。我还发布了如何保留列表的副本。在迭代列表时使用append是一种糟糕的风格。另外，它遍布整个网络，在一次编程之后，你会问自己：等等，我如何迭代和更改值。这就是我们的枚举率。这就是OP所问的，如何改变价值观。那么让我们同意不同意吧。我的目标是可读性第一，保留原始列表第二。使用枚举不适合这种情况。OP显然是初学者，当你理解语言时，风格很重要。