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我必须按照给定的步长(目前为 1/3)构建一个 3x2 值组合列表,其中包含 0.0 到 1.0 之间的所有可能值。
输出应该是 [ [[v1, v2], [v3, v4], [v5, v6]], ... ]
其中每个 v 是一个介于 0.0 和 1.0 之间的值,例如:
[ [[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.0]],
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.33]],
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.66]],
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.0, 1.0]],
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.33, 0.0]],
[[0.0, 0.0], [0.0, 0.0], [0.33, 0.33]],
...,
[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]] ]
到目前为止我有:
step = 1.0/3.0
lexica = []
for num1 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
for num2 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
for num3 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
for num4 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
for num5 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
for num6 in numpy.arange(0.0, 1.0, step):
lexica.append([[num1, num2],[num3, num4],[num5, num6]])
这不会获得 1.0 的最高值,并且知道 Python 必须有更好的编写方法。
最佳答案
您可以使用 numpy.mgrid
并对其进行操作以获得您想要的输出
np.mgrid[0:1:step, 0:1:step, 0:1:step, 0:1:step, 0:1:step, 0:1:step].T.reshape(-1, 3, 2)
编辑:
修复端点的更可扩展的方法:
def myMesh(nSteps, shape = (3, 2)):
c = np.prod(shape)
x = np.linspace(0, 1, nSteps + 1)
return np.array(np.meshgrid(*(x,)*c)).T.reshape((-1, ) + shape)
myMesh(3)
array([[[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0. ]],
[[ 0. , 0.33333333],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0. ]],
[[ 0. , 0.66666667],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0. ]],
...,
[[ 1. , 0.33333333],
[ 1. , 1. ],
[ 1. , 1. ]],
[[ 1. , 0.66666667],
[ 1. , 1. ],
[ 1. , 1. ]],
[[ 1. , 1. ],
[ 1. , 1. ],
[ 1. , 1. ]]])
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