用numpy數組作爲邊界的替代方案

我有兩個numpy數組充當我想要生成的一系列矢量的下邊界和上邊界。用numpy數組作爲邊界的替代方案

在一個類似的方式，人氣指數（）的作品，我想生成中間構件如示例：

lower_boundary = np.array([1,1]) 
upper_boundary = np.array([3,3]) 

expected_result = [[1,1], [1,2], [1,3], [2,1], [2,2], [2,3], [3,1], [3,2], [3,3]]

的結果可以是一個列表或另一numpy的陣列。到目前爲止，我已設法通過嵌套循環來解決這種情況，但「lower_boundary」和「upper_boundary」的維度可能會有所不同，我的方法也不適用。

在典型的情況下，兩個邊界至少有4個維度。

來源

2017-04-05 pabloxrl

如果'upper_boundary = np.array（[4,3]）''有什麼期望的輸出？ – Divakar

對於這種情況： expected_result = [[1,1]，[1,2]，[1,3]，[2,1]，[2,2]，[2,3]，[3,1 ]，[3,2]，[3,3]，[4,3]] – pabloxrl

您可以使用np.indicies來獲得一定範圍所需的範圍（upper_boundary - lower boundary + 1）的指數值，它重塑您的需要（reshape(len(upper_boundary),-1)），並添加您的lower_boundry，導致價值觀;

>>> np.indices(upper_boundary - lower_boundary + 1).reshape(len(upper_boundary),-1).T + lower_boundary 
array([[1, 1], 
     [1, 2], 
     [1, 3], 
     [2, 1], 
     [2, 2], 
     [2, 3], 
     [3, 1], 
     [3, 2], 
     [3, 3]])

編輯：我忘了更正發佈前的代碼，它應該是這樣的。感謝@Divakar的修復。

來源

2017-04-05 08:37:50 umutto

認爲正確的/通用的版本會是這樣的：'np.indices（upper_boundary - lower_boundary + 1）.reshape（len（upper_boundary），-1）.T + lower_boundary'。 – Divakar

@Divakar良好的捕獲，我使用3,3代替所述變量，忘記糾正它。現在就解決它，謝謝。 – umutto

是的，OP列出簡單化樣本的缺陷:) – Divakar

用numpy數組作爲邊界的替代方案

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