转换阵列蟒蛇标

我需要大的帮助，请看看这个代码：转换阵列蟒蛇标

import.math 

dose =20.0 
a = [[[2,3,4],[5,8,9],[12,56,32]] 
    [[25,36,45][21,65,987][21,58,89]] 
    [[78,21,98],[54,36,78],[23,12,36]]] 
PAC = math.exp(-dose*a)

这一点，我想怎么办。但是如果你想在阵列（无论其尺寸...）进行数学运算，你真的应该考虑使用NumPy这是刚刚为设计的，我得到的错误是

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

来源

2012-09-06 CharlieShe

您的预期产量是多少？ –

我的预期是与 – CharlieShe

。在你的情况，相应的NumPy的命令是：

PAC = numpy.exp(-dose*np.array(a))

如果NumPy的是不是一种选择，你必须循环的a每个元素，计算你math.exp，结果存储在一个列表...真是麻烦而且效率低下。这是因为当你传递一个列表（列表）时，math函数需要一个标量作为输入（正如例外告诉你的那样）。您可以将所有的循环中的一个列表理解，虽然：

PAC = [[[math.exp(-dose*j) for j in elem] for elem in row] for row in a]

但再次，我会强烈建议NumPy的。

来源

2012-09-06 08:38:42

Perfect形状相同:) :) – CharlieShe

如果你想，数组中的每个元素要把它乘以-dose然后对结果应用math.exp，你需要一个循环：

new_a = [] 
for subarray in a: 
    new_sub_array = [] 
    for element in sub_array: 
     new_element = math.exp(-dose*element) 
     new_sub_array.append(new_element) 
    new_a.append(new_sub_array)

Alternatvely，如果你有一个mathlab背景，你可以查询numpy，启用阵列转换。

来源

2012-09-06 08:44:48 LBarret

你知道枚举吗？它比追加到new_a []更快... – Oz123

我这样做主要是为了可读性。 OP看起来相当不错（python）初学者。此外，在适当的位置变换很容易，你会丢失原始数组，这在处理编码时通常是不理想的。 – LBarret

我也发布了如何保留列表的副本。迭代列表时使用append是一种不好的样式恕我直言。另外，它遍布整个网络，然后在编程之后，你问自己：等待如何迭代和更改值。因为我们已经发现了。 OP就是这样问的，如何改变这些值。 – Oz123

你应该真的使用NumPy。这里是你应该如何使用嵌套循环做到这一点：

>>> for item in a: 
...  for sub in item: 
...   for idx, number in enumerate(sub): 
...    print number, math.exp(-dose*number) 
...    sub[idx] = math.exp(-dose*number)

使用append是缓慢的，因为每次你复制前一阵和堆栈新项目给它。使用枚举，就地更改数字。如果你想保留的副本，这样做：

acopy = a[:]

如果你没有太多的数字，NumPy的是一个超必杀，上面可以一点点更快完成应用列表解析。

来源

2012-09-06 08:50:20 Oz123

转换阵列蟒蛇标

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