Python遍历矩阵答案

【问题标题】：Python iterate through a matrixPython遍历矩阵
【发布时间】：2022-01-06 04:53:35
【问题描述】：

我有一个函数可以计算输入向量中所有值组合的一些结果：

MyFunction(inp_vec):
    ...
    return some_array

inp_vec 可以是 1 到 6 之间任意长度的列表。因此，输出数组 some_array 可以分别是 (1,1) 和 (6,6) 之间的任意大小。

对于一些进一步的计算，我想组装一个大小为 (6,6) 的数组，它首先由全零组成A = np.empty([6,6])，并且由函数计算的相应条目将是替换为一些值。

问题在于输出数组 some_array 的大小可能不同于 (6,6)。

我想使用 numerate() 之类的东西，但在这种 for 循环中：

for i,j in list(itertools.product(inp_vec, inp_vec)):
    A[n,m] = some_array[i, j]

如何获得迭代器 n、m？

【问题讨论】：

标签： python for-loop multidimensional-array iterator enumerate

【解决方案1】：

我想这就是你想要的：

import numpy as np
import itertools
inp_vec = np.array([1,2,3])
A = np.empty([6,6])

M = np.array(list(itertools.product(inp_vec, inp_vec))).reshape(len(inp_vec),-1,2)
print(M)

输出：

[[[1 1]
  [1 2]
  [1 3]]

 [[2 1]
  [2 2]
  [2 3]]

 [[3 1]
  [3 2]
  [3 3]]]

【讨论】：

非常感谢！我看不出这如何帮助我将函数的输出写入 6x6 数组的正确位置？

【解决方案2】：

最终通过在for循环中引入迭代器n和m，输出数组中的条目与目标数组之间的映射来解决：

for i,j in itertools.product(some_array_indices, some_array_indices):
    m = inp_vec_indices[i]
    n = inp_vec_indices[j]
    A[m][n] = float(some_array[i][j])

【讨论】：