Python 如何使用numpy从另一个列表中创建列表，该列表包含已修改的元素

我对Python编程一点也不陌生，但我对Numpy模块完全陌生。我需要使用这个模块，因为它非常快速高效

假设我有一个名为

noise

的数组，其定义如下：

noise = [[uniform(0, 1) for i in range(size)] for j in range(size)]

用numpy的术语来说，我认为它的定义如下：

noise = np.uniform(0, 1, (size, size))

现在，假设我想生成一个新数组，它接受noise数组，并用函数

函数（I，j）

替换其元素的每个元素

noise[I][j]

使用python内置的列表理解，我只想说：

modified_noise = [[function(i, j) for i in range(size)] for j in range(size)]

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我的问题是：如何使用numpy模块实现这一点。

您可以直接从以下列表中构建numpy数组：

代码： 测试代码： 结果： 您可以为此使用：

modified_noise = np.fromfunction(lambda i, j: function(i, j), (size, size), dtype=float)

这通过在每个坐标上执行函数来构造数组

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相关：

使用列表理解有什么问题？看起来

函数

只适用于标量输入，对吗？对于

size*size

（i，j）对中的每一对，都无法回避对其进行一次评估，是吗？我不知道

modified\u noise

与

noise

有什么关系<代码>函数只将坐标作为参数，而不将噪声作为参数。顺便说一下，没有

np.uniform

noise=np.random.random_sample（（大小，大小））

是正确的表达式。您似乎还对“替换每个元素”的概念感到困惑。哦，是的，有一个

numpy.uniform

。我使用了它，它实际上和预期的一样工作。而且，

修改的_noise

是由

noise

构建的。这两个函数是相关的，但仅在函数

函数
的定义中，在我的例子中，这是一个使用
fromfunction
时的扰动函数（我称之为函数是为了给你一个更抽象的代码版本）：
data = [[i * j for j in range(5)] for i in range(5)]
print(data)

import numpy as np
print(np.array(data))

[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 2, 4, 6, 8], [0, 3, 6, 9, 12], [0, 4, 8, 12, 16]]

[[ 0  0  0  0  0]
 [ 0  1  2  3  4]
 [ 0  2  4  6  8]
 [ 0  3  6  9 12]
 [ 0  4  8 12 16]]

modified_noise = np.fromfunction(lambda i, j: function(i, j), (size, size), dtype=float)