对于选定数字的循环迭代（不使用范围）答案

【问题标题】：For loop iteration over selected numbers (not using range)对于选定数字的循环迭代（不使用范围）
【发布时间】：2021-09-12 10:46:19
【问题描述】：

这是一个示例代码，但基本上我试图只选择一定范围的数字，比如 2、4 和 6，然后将 3D 随机值数组的第一个轴乘以前 2，然后乘以 4 和 6，然后存储新数组（其大小仍应为 3、30 和 10）。我一直收到这个错误。我正在做的事情很简单，但我对我的 for 循环有什么问题感到困惑？我最初尝试了 np.array([2,4,6]) 但我仍然遇到同样的错误。

data = np.random.rand(3,30,10)

data_new = np.zeros((data.shape))

for i in [2,4,6]:
    data_new[i,:,:] = data[i]*i

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_202420/2883607738.py in <module>
      4 
      5 for i in [2,4,6]:
----> 6     data_new[i,:,:] = data[i]*i
      7 

IndexError: index 4 is out of bounds for axis 0 with size 3

【问题讨论】：

标签： python numpy jupyter

【解决方案1】：

data.shape[0] 显示first axis 的大小，这个大小是3，因此你不能调用data[4] 或data_new[4]，如果你想要first axis，试试这个：

for i in range(data.shape[0]):
    data_new[i] = data[i]*i

或者如果你想选择 first axis 并乘以 2,4,6 ,...你需要像下面这样枚举：

for idx, num in enumerate([2,4,6]):
    data_new[idx] = data[idx]*num

【讨论】：

@wabash 欢迎老兄玩得开心:))))

【解决方案2】：

我想你的意思是：

for i in [2,4,6]:
    data_new[:, :, i] = data[:, :, i]*i

【讨论】：

【解决方案3】：

这应该可以解决问题：

data = np.random.rand(3,30,10)

data_new = data*np.array([2, 4, 6]).reshape(-1, 1, 1)

例如：

import numpy as np
arr = np.ones((3, 2, 2))
print(f'arr = \n{arr}')
arr_new = arr*np.array([2, 4, 6]).reshape(-1, 1, 1)
print(f'arr_new = \n{arr_new}')

输出：

arr = 
[[[1. 1.]
  [1. 1.]]

 [[1. 1.]
  [1. 1.]]

 [[1. 1.]
  [1. 1.]]]
arr_new = 
[[[2. 2.]
  [2. 2.]]

 [[4. 4.]
  [4. 4.]]

 [[6. 6.]
  [6. 6.]]]

【讨论】：