我正在使用 NumPy 创建几个多维数组并根据索引对它们进行初始化，如下所示:
pos_data = []
# Some typical values
d = 2 # Could also be 3
vol_ext = (1000, 500) # If d = 3, this will have another entry
ratio = [5.0, 8.0] # Again, if d = 3, it will have another entry
for i in range(d):
pos_data.append(np.zeros(vol_ext))
if d == 2:
for y in range(vol_ext[1]):
for x in range(vol_ext[0]):
pos_data[0][x, y] = (x - 1.0) * ratio[0]
pos_data[1][x, y] = (y - 1.0) * ratio[1]
elif d == 3:
for z in range(vol_ext[2]):
for y in range(vol_ext[1]):
for x in range(vol_ext[0]):
pos_data[0][x, y, z] = (x - 1.0) * ratio[0]
pos_data[1][x, y, z] = (y - 1.0) * ratio[1]
pos_data[2][x, y, z] = (z - 1.0) * ratio[2]
循环有点难看，也很慢。此外，如果我有一个 3 维对象，那么我必须有另一个嵌套循环。
我想知道是否有一种 Pythonic 方式来生成这些值，因为它们仅基于 x、y 和 z 索引。我尝试使用 itertools 中的组合位，但无法使其工作。
最佳答案
使用 np.meshgrid 很容易:
pos_data = np.meshgrid(*(r * (np.arange(s) - 1.0)
for s, r in zip(vol_ext, ratio)), indexing='ij')
关于python - 根据其索引初始化 NumPy 数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49451568/