從2d數組中獲得列來計算python中的歸一化和叉積

我有一個叫做A的維（3，n）的2d矩陣，我想計算兩個數組（b，z）的歸一化和叉積，（請參閱代碼）每列（第一列，然後第二列等）。從2d數組中獲得列來計算python中的歸一化和叉積

讓的說，A是：

A=[[-0.00022939 -0.04265404 0.00022939] 
 
[ 0.   -0.2096513 0.  ] 
 
[ 0.00026388 0.00465183 0.00026388]]

如何可以採取第一列從A（-0.00022939，O.，0.00026388）並且在下面的函數中使用它，則取然後第二列，... n列

def vectors(b): 
    b = b/np.sqrt(np.sum(b**2.,axis=0)) 
    b = b/np.linalg.norm(b)  
    z = np.array([0.,0.,1.]) 
    n1 = np.cross(z,b,axis=0) 
    n1 = n1/np.linalg.norm(n1) ## normalize n 

    return [n1] 

n1 = vectors(A)

我該如何製作一個選擇第一列並進行計算的循環，然後是第二列等等。任何幫助！預先感謝

來源

2016-12-07 AL-Zetoun

任何幫助，請！ –

我建議你添加一個樣本矩陣'A'並顯示你所期望的結果。請詳細說明你想要的東西。我不明白。 –

@ mr.bjerre，我已經完成了整個矩陣，它有效，但我想使用第一列，然後第二個，...直到n列 –

這取決於你如何設置你的陣列開始。我喜歡使用numpy數組，因爲我發現索引容易讓我頭腦發熱。我認爲下面的代碼就是你以後的代碼。因爲你總是有3個colulmns，所以A不需要多長時間，你可以將它分成3列。

import numpy as np 

A=np.array([[-0.00022939, -0.04265404, 0.00022939], 
      [-0.00022939, -0.04265404, 0.00022939], 
      [0., -0.2096513, 0.], 
      [0.00026388, 0.00465183, 0.00026388]]) 

for idx in range(3): 

    b = A[:, idx] 
    print b # call your function here

編輯::全面實施顯示代碼&輸出

import numpy as np 

def vectors(b): 
    b = b/np.sqrt(np.sum(b**2.,axis=0)) 
    b = b/np.linalg.norm(b)  
    z = np.array([0.,0.,1.]) 
    n1 = np.cross(z,b,axis=0) 
    n1 = n1/np.linalg.norm(n1) ## normalize n 

    return [n1] 

A=np.array([[-0.00022939, -0.04265404, 0.00022939], 
      [ 0.,   -0.2096513, 0.  ], 
      [ 0.00026388, 0.00026388, 0.00026388]]) 

for idx in range(3): 

    b = A[:, idx] 
    n1 = vectors(b) 
    print 'idx', idx, '\nb ', b, '\nn1 ', n1, '\n' 

Output: 

    idx 0 
    b [-0.00022939 0.   0.00026388] 
    n1 [array([ 0., -1., 0.])] 

    idx 1 
    b [-0.04265404 -0.2096513 0.00026388] 
    n1 [array([ 0.9799247 , -0.19936794, 0.  ])] 

    idx 2 
    b [ 0.00022939 0.   0.00026388] 
    n1 [array([ 0., 1., 0.])]

來源

2016-12-07 15:46:51 DrBwts

謝謝@DrBwts它的工作原理 –

當我在我的代碼（矢量），函數您提到的循環僅爲第一列提供了n1和n2的值，而不是每列。因爲我需要爲每列計算n1和n2？ –

@ AL-Zetoun它工作正常，因爲我看到在我的回覆中做出的編輯 – DrBwts

你可以試試這個：

A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 

def getColumn(m): 
    res=[] 
    for x in A: 
     res.append(x[m]) 
    return res 

def countSomething(x): 
    # counting code here 
    print x 

def looper(n): # n is the second dimension size 
    for x in xrange(0,n): 
     countSomething(getColumn(x)) 

looper(3)

來源

2016-12-07 15:44:13

謝謝@Jaroslaw –

即時通訊我試圖使用你的代碼，通過函數向量代替函數countsomething在我的代碼上面，但它不起作用？ 'def countSomething（b）： b = b/np.sqrt（np.sum（b ** 2，axis = 0）） b = b/np.linalg.norm（b）\t z = np。 array（[0.,0.1]） n1 = np.cross（z，b，axis = 0） n1 = n1/np.linalg.norm（n1）## normalize n n2 = np。（b，n1，axis = 0） n2 = n2/np.linalg.norm（n2） return n1，n2' –

從2d數組中獲得列來計算python中的歸一化和叉積

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