Python：循环遍历两个向量的值答案

【问题标题】：Python: looping through values of two vectors [duplicate]Python：循环遍历两个向量的值
【发布时间】：2014-03-26 16:41:16
【问题描述】：

假设我有两个向量：

A=linspace(-2,0,6)
B=linspace(0,2,6)

我想创建一个二维矩阵（大小为 2 x 36），它将 A 中的所有值与 B 中的所有值匹配，所以它类似于：

[[-2 , 0]
[-2 , 0.4]
[-2 , 0.8]
[-2 , 1.2]
[-2 , 1.6]
[-2 , 2.0]
[-1.6 , 0]
[-1.6 , 0.4]
[-1.6 , 0.8]
....
....
[0 , 2.0]]

我猜我需要某种 for 循环，但我不完全确定如何执行此操作...

【问题讨论】：

查看zip函数。
嗨 @PaulH 我试过 zip(A,B) 但这并没有将 A 中的每个值附加到 B 中的每个值，它只是创建了一个长度为 2 x 6 的矩阵。

标签： python loops numpy vector

【解决方案1】：

>>> a = np.linspace(-2, 0, 6)
>>> b = np.linspace(0, 2, 6)
>>> 
>>> out = np.empty((len(a), len(b), 2))
>>> out[..., 0] = a[:, None]
>>> out[..., 1] = b[None, :]
>>> out = out.reshape(-1, 2)
>>> out
array([[-2. ,  0. ],
       [-2. ,  0.4],
       [-2. ,  0.8],
       [-2. ,  1.2],
       [-2. ,  1.6],
       [-2. ,  2. ],
       [-1.6,  0. ],
       [-1.6,  0.4],
       [-1.6,  0.8],
       [-1.6,  1.2],
       [-1.6,  1.6],
       [-1.6,  2. ],
       [-1.2,  0. ],
       [-1.2,  0.4],
       [-1.2,  0.8],
       [-1.2,  1.2],
       [-1.2,  1.6],
       [-1.2,  2. ],
       [-0.8,  0. ],
       [-0.8,  0.4],
       [-0.8,  0.8],
       [-0.8,  1.2],
       [-0.8,  1.6],
       [-0.8,  2. ],
       [-0.4,  0. ],
       [-0.4,  0.4],
       [-0.4,  0.8],
       [-0.4,  1.2],
       [-0.4,  1.6],
       [-0.4,  2. ],
       [ 0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.4],
       [ 0. ,  0.8],
       [ 0. ,  1.2],
       [ 0. ,  1.6],
       [ 0. ,  2. ]])

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用嵌套列表推导来执行此操作。例如：

[[a, b] for a in A for b in B]

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您使用pandas.DataFrame，这是通过在两个数组之间执行连接操作来实现的，其中每个数组都被赋予一个对于所有条目都是恒定的“键”。

你的例子会这样工作：

In [271]: A=linspace(-2,0,6)

In [272]: B=linspace(0,2,6)

In [273]: A
Out[273]: array([-2. , -1.6, -1.2, -0.8, -0.4,  0. ])

In [274]: A = pandas.DataFrame({'A':linspace(-2,0,6)})

In [275]: B = pandas.DataFrame({'B':linspace(0,2,6)})

In [276]: A['key'] = 1

In [277]: B['key'] = 1

In [278]: pandas.merge(A, B, on='key')
Out[278]: 
      A  key    B
0  -2.0    1  0.0
1  -2.0    1  0.4
2  -2.0    1  0.8
3  -2.0    1  1.2
4  -2.0    1  1.6
5  -2.0    1  2.0
6  -1.6    1  0.0
7  -1.6    1  0.4
8  -1.6    1  0.8
9  -1.6    1  1.2
10 -1.6    1  1.6
11 -1.6    1  2.0
12 -1.2    1  0.0
13 -1.2    1  0.4
14 -1.2    1  0.8
15 -1.2    1  1.2
16 -1.2    1  1.6
17 -1.2    1  2.0
18 -0.8    1  0.0
19 -0.8    1  0.4
20 -0.8    1  0.8
21 -0.8    1  1.2
22 -0.8    1  1.6
23 -0.8    1  2.0
24 -0.4    1  0.0
25 -0.4    1  0.4
26 -0.4    1  0.8
27 -0.4    1  1.2
28 -0.4    1  1.6
29 -0.4    1  2.0
30  0.0    1  0.0
31  0.0    1  0.4
32  0.0    1  0.8
33  0.0    1  1.2
34  0.0    1  1.6
35  0.0    1  2.0

In [279]: pandas.merge(A, B, on='key')[['A','B']].values
Out[279]: 
array([[-2. ,  0. ],
       [-2. ,  0.4],
       [-2. ,  0.8],
       [-2. ,  1.2],
       [-2. ,  1.6],
       [-2. ,  2. ],
       [-1.6,  0. ],
       [-1.6,  0.4],
       [-1.6,  0.8],
       [-1.6,  1.2],
       [-1.6,  1.6],
       [-1.6,  2. ],
       [-1.2,  0. ],
       [-1.2,  0.4],
       [-1.2,  0.8],
       [-1.2,  1.2],
       [-1.2,  1.6],
       [-1.2,  2. ],
       [-0.8,  0. ],
       [-0.8,  0.4],
       [-0.8,  0.8],
       [-0.8,  1.2],
       [-0.8,  1.6],
       [-0.8,  2. ],
       [-0.4,  0. ],
       [-0.4,  0.4],
       [-0.4,  0.8],
       [-0.4,  1.2],
       [-0.4,  1.6],
       [-0.4,  2. ],
       [ 0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.4],
       [ 0. ,  0.8],
       [ 0. ,  1.2],
       [ 0. ,  1.6],
       [ 0. ,  2. ]])

【讨论】：

【解决方案4】：

itertools.product 正是这样做的工具

import itertools
result = array(list(itertools.product(A, B)))

【讨论】：

我刚试过这个，但得到错误：NameError: name 'itertools' is not defined。我需要从某处导入该功能吗？谢谢
谢谢，但这会创建一个列表，有没有办法让矩阵输出代替？
@userk: 只需将 numpy array 构造函数应用于列表以获取矩阵