python:从网格节点在网格上构建迭代器

Question

我正在使用 python 3我想从 3 个维度的节点列表开始并构建一个网格。我想避免构造

import numpy as np
l = np.zeros(len(xv)*len(yv)*len(zv))
for (i,x) in zip(range(len(xv)),xv):
   for (j,y) in zip(range(len(yv)),yv):
       for (k,z) in zip(range(len(zv)),zv):
           l[i,j,k] = func(x,y,z)

我正在寻找上述行的更紧凑版本。像 zip 这样的迭代器，但它会迭代网格中所有可能的元组

Answer 1

您可以使用类似np.meshgrid 的东西来构建您的网格。假设 func 被正确矢量化，那应该足以构造 l

X, Y, Z = np.meshgrid(xv, yv, zv)
l = func(X, Y, Z)

如果 func 未矢量化，您可以使用 np.vectorize 构建矢量化版本.

另请注意，通过明智地使用 np.newaxis，您甚至可以在不使用 np.meshgrid 的情况下逃脱:

>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> y
array([0, 1, 2])
>>> z
array([0, 1])
>>> def func(x, y, z):
...     return x + y + z
... 
>>> vfunc = np.vectorize(func)
>>> vfunc(x[:, np.newaxis, np.newaxis], y[np.newaxis, :, np.newaxis], z[np.newaxis, np.newaxis, :])
array([[[ 0,  1],
        [ 1,  2],
        [ 2,  3]],

       [[ 1,  2],
        [ 2,  3],
        [ 3,  4]],

       [[ 2,  3],
        [ 3,  4],
        [ 4,  5]],

       [[ 3,  4],
        [ 4,  5],
        [ 5,  6]],

       [[ 4,  5],
        [ 5,  6],
        [ 6,  7]],

       [[ 5,  6],
        [ 6,  7],
        [ 7,  8]],

       [[ 6,  7],
        [ 7,  8],
        [ 8,  9]],

       [[ 7,  8],
        [ 8,  9],
        [ 9, 10]],

       [[ 8,  9],
        [ 9, 10],
        [10, 11]],

       [[ 9, 10],
        [10, 11],
        [11, 12]]])

正如评论中所指出的，np.ix_ 可以用作快捷方式而不是 np.newaxis:

vfunc(*np.ix_(xv, yv, zv))

^{另请注意，对于这个愚蠢的简单函数，np.vectorize 不是必需的，实际上会严重损害我们的性能...}