Python 以2D数组的形式迭代不同大小的两个numpy数组

发布于06月13日

简而言之，我有一种在两个维度上迭代的毕达哥式方法，但因为它是大数字和多个数组，所以我想要tile_iter的numpy版本，而不是列表理解中的DUAL FOR循环.我希望它是与所示相同的值，但在相同形状的2D Numpy数组中(而不是仅使用np.array包装转换当前数组-我试图避免列表理解)

以下是我目前所拥有的最小化、简化版本:

import numpy as np

x_cam_screen_range = np.linspace((6, 0), (18, 1), 3)
y_cam_screen_range = np.linspace((-3, 0), (3, 1), 3)
tile_iter = [(x, screen_x, y, screen_y)
             for x, screen_x in x_cam_screen_range
             for y, screen_y in y_cam_screen_range]

# current list response:
# [(6.0, 0.0, -3.0, 0.0),
# (6.0, 0.0, 0.0, 0.5),
# (6.0, 0.0, 3.0, 1.0),
# (12.0, 0.5, -3.0, 0.0),
# (12.0, 0.5, 0.0, 0.5),
# (12.0, 0.5, 3.0, 1.0),
# (18.0, 1.0, -3.0, 0.0),
# (18.0, 1.0, 0.0, 0.5),
# (18.0, 1.0, 3.0, 1.0)]

有没有办法让我以一种麻木友好的方式创建tile_iter个？如果有一个现有的问题反映了这一点，我无论如何都找不到(但如果你能找到，我将不胜感激).

x_cam_screen_range = np.linspace((6, 0,0,0), (18, 1,0,0), 3) y_cam_screen_range = np.linspace((0,0,-3, 0), (0,0,3, 1), 3) tile_iter = (x_cam_screen_range[:,None,:]+y_cam_screen_range[None,:,:]).reshape(-1,4) #array([[ 6. , 0. , -3. , 0. ], # [ 6. , 0. , 0. , 0.5], # [ 6. , 0. , 3. , 1. ], # [12. , 0.5, -3. , 0. ], # [12. , 0.5, 0. , 0.5], # [12. , 0.5, 3. , 1. ], # [18. , 1. , -3. , 0. ], # [18. , 1. , 0. , 0.5], # [18. , 1. , 3. , 1. ]])

Python 以2D数组的形式迭代不同大小的两个numpy数组

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