python - 在 Python 中将序列重新用作列表的一部分

Question

我有一个列表(实际上我想让它成为一个 1D numpy 数组)，它的第一个和最后一个元素将保持不变，但它的其他元素是优化的对象，即经常改变并且需要在一个单独的变量(因为 scipy.optimize.leastsq() 需要那样)。所以我有这段代码将常量“外部”元素与变化的元素放在一起:

b_0 = 1      # this will stay constant
b_n = 10     # this as well

def _b(b_0, b_n, b_in):
    import numpy as np            
    b = np.zeros((b_inner.shape[0]+2))
    b[0] = b_0
    b[-1] = b_n
    b[1:-1] = b_in
    return(b)

>>> b_in = range(2,10)
>>> _b(b_0, b_n, b_in)   #returns array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

这对我来说看起来很不优雅，我相信一定有一种方法可以在定义的一行中做到这一点

b = np.array([b_0, somefunction(b_in), b_n])

作为背景，我需要这个，因为我有一个 leastsq 的错误函数，它采用一维数组，其中只有内部元素被优化。我将上面的结果提供给 lambda 函数，连同其他参数提供给错误函数，这样我就可以只将更改为 leastsq 的内容传递给 leastsq:

err_func = lambda b_in: error_function(_b(b_0,b_n,b_in), other_parameters)

b_in_0 = range(2,10)   # starting guess
target = scipy.optimize.leastsq(err_func, b_in_0)

因为我对不同类型的优化使用相同的误差函数(该函数可以适应不同的方面和不同类型的约束)，我不想为特定目的重写误差函数.

Answer 1

我认为np.r_可能是你要找的。您可以使用 np.r_[b_0, somefunction(b_in), b_n]，例如:

np.r_[12, np.arange(5), 13]
# array([12,  0,  1,  2,  3,  4,  5, 13])