将变量编入“索引”；至于；循环Python

我有以下Python代码

for i,j,k in itertools.product(range(theta),range(gamma),range(N)):
    L = (gamma[j]*math.pi)*((theta[i])**2) + x[n]

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因为我有三个for循环，所以变量L本质上是一个三维矩阵。是否可以为变量L编制索引？类似于，L[i，j，k]。

如果你想得到的是L的值，它被视为i，j，k的函数（为每个三元组i，j，k得到一个特定的L值），最简单的方法可能是把它变成一个散列，并使用一个三维元组作为索引

您的代码会变成这样：

L = {}
for i,j,k in itertools.product(range(theta),range(gamma),range(N)):
    L[(i,j,k)] = (gamma[j]*math.pi)*((theta[i])**2) + x[k]

注意，这样做并不是定义“矩阵”的所有单元格，只有实际包含某些内容的单元格，并且当元组索引不匹配时，您将不得不处理这种情况

当然，您也可以使用一个numpy矩阵，正如Mike67所建议的那样，当您实际上没有循环所有可能的θ、伽马和范围值，而只循环特定的有趣情况时，元组技巧将非常有用

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PS：我在公式中将n改为k，因为我认为这是一个输入错误

如果你想得到的是L的值，它是I，j，k的函数（为每个三元组I，j，k得到一个特定的L值），最简单的方法可能是把它变成一个散列，并使用一个三维元组作为索引

您的代码会变成这样：

L = {}
for i,j,k in itertools.product(range(theta),range(gamma),range(N)):
    L[(i,j,k)] = (gamma[j]*math.pi)*((theta[i])**2) + x[k]

注意，这样做并不是定义“矩阵”的所有单元格，只有实际包含某些内容的单元格，并且当元组索引不匹配时，您将不得不处理这种情况

当然，您也可以使用一个numpy矩阵，正如Mike67所建议的那样，当您实际上没有循环所有可能的θ、伽马和范围值，而只循环特定的有趣情况时，元组技巧将非常有用

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PS：我将公式中的n改为k，因为我认为这是一个输入错误

如果将numpy与多维数组一起使用，您可以使用itertools.product在数组的所有维度上迭代

import numpy as np

L = np.zeros((theta, gamma, N))
for i,j,k in itertools.product(range(theta),range(gamma),range(N)):
    L[i,j,k] = (gamma[j]*math.pi)*((theta[i])**2) + x[n]

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如果将numpy与多维数组一起使用，则可以使用itertools.product在数组的所有维度上迭代

import numpy as np

L = np.zeros((theta, gamma, N))
for i,j,k in itertools.product(range(theta),range(gamma),range(N)):
    L[i,j,k] = (gamma[j]*math.pi)*((theta[i])**2) + x[n]

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你能给我们一个3D矩阵的例子，以及你想要的输出吗？我想你应该使用

numpy

数组。我只是在寻找一种方法来索引变量L。目前，输出显示为向量，但正如你所见，L基本上是三维的。我喜欢你的第一个答案，如果你添加一些代码，你就可以引用L[i] [j][k]，但在存储ref之前，您必须验证您是否拥有基本数组、数组数组数组，然后是支持3维的数组数组数组数组。使用索引元组作为键的哈希是一个非常优雅的解决方案。我认为您需要显示更多代码，以了解您想要做什么。是吗你试图构造一个三维数组，或者只是在每次迭代中提取一个

L

值，用在其他表达式中？你能给我们一个三维矩阵的例子，以及你想要的输出吗？我想你应该使用

numpy

数组。我只是在寻找一种方法来索引变量L。目前，输出显示为向量，但正如你所看到的，L基本上是三维的，我喜欢你的第一个答案，如果你添加一些代码，你就可以引用L[I][j][k]，但在存储ref之前，您必须验证您是否拥有基本数组、数组数组数组，然后是支持3维的数组数组数组数组。使用索引元组作为键的哈希是一个非常优雅的解决方案。我认为您需要显示更多代码，以了解您想要做什么。是吗你想构建一个三维数组的值，或者只是在每次迭代中提取一个

L

值，用在其他表达式中？嗨，克里斯，碰巧，Mike67的回答对我的工作更有意义。所以让我选择他的答案，而不是你的答案。尽管如此，从你的回答中学习新的东西还是很有用的。@Nanda：当然，选择最好的答案swer，使用numpy方法通常比调用标准python更有效。我应该用mike67的simlar建议来完成我的答案。很高兴他这么做。嗨，克里斯，事实上，mike67的回答对我的工作更有意义。所以让我选择他的答案，而不是你的答案。尽管如此，从你的r中学习新的东西还是很有用的回答。@Nanda:当然，选择最佳答案，使用numpy方法通常比调用标准python更有效。我应该像mike67一样用一个简单的建议来完成我的答案。很高兴他这么做。谢谢，mike67。你的建议对我的应用程序更有效。谢谢，mike67。你的建议对我的应用程序更有效。