通过动态循环迭代（Python）

我正在使用python对一些数字进行排序。我想创建一个函数，它允许我输入一个值（4,8,16,32,64等），创建一个数组数组，并重新排列它们的序列。通过动态循环迭代（Python）

我已经添加数字如何确定值= 4的序列，其细节和8

对于值= 4阵列（X = [0，1，2，3]）应当被拆分在两个（[0,1]和[2,3]）中，然后根据每个数组中的第一个数字（[0,2,1,3]）进行组合。

Figure with sequence for value = 4

对于值= 8阵列（X = [0，1，2，3，4，5，6，7]）应被分成两个（[0，1，2，3 ]和[4，5，6，7]）。两个数组应该再次分成两部分（[0,1,2,3]分为[0,1]和[2,3]和[4,5,6,7]分为[4,5]和[6， 7]）。然后根据每个数组中的第一个数字和第二组数组的顺序（[0,4,2,6,1,5,3,7]）组合数组。

Figure for sequence for value = 8

我不知道如何处理递归（动态嵌套的循环）。我试图循环通过拆分数组创建的每个布尔。我研究过itertools和递归（Function with varying number of For Loops (python)），但我无法使它工作。下面，我添加了代码来说明迄今为止我的方法。

任何帮助，非常感谢。我也接受其他想法来确定序列。

我使用python 2.7.6和numpy。

代码：

import numpy 
value = 4 
a = [] 
x = numpy.arange(value) 
y = numpy.array_split(x, 2) 
for i in range(2): 
    for j in y: 
     a.append(j.tolist()[i]) 
print(a)

输出：

[0, 2, 1, 3]

代码：

import numpy 
value = 8 
a = [] 
x = numpy.arange(value) 
y = numpy.array_split(x, 2) 
for i in range(2): 
    for h in range(2): 
     for j in y: 
     z = numpy.array_split(j, 2) 
       a.append(z[h][i]) 
    print(a)

输出：

[0, 4, 2, 6, 1, 5, 3, 7]

value = 16的输出应该是[0,8,4,12,2,10,6,14,1,9,5,13,3,11,7,15]。

来源

2016-03-15 nkz

你需要numpy的解决方案？这可以用普通的python完成，我认为 –

我想说的是，你需要的是采取数字的二进制形式并对其进行antialphabetically排序 – Ilja

下面是使用np.transpose和reshaping一个NumPythonic方式 -

def seq_pow2(N): 
    shp = 2*np.ones(np.log2(N),dtype=int) 
    return np.arange(N).reshape(shp).transpose(np.arange(len(shp))[::-1]).ravel()

请注意，.transpose(np.arange(len(shp))[::-1]将简化为.T，所以我们将有一个简化版本 -

def seq_pow2(N): 
    shp = 2*np.ones(np.log2(N),dtype=int) 
    return np.arange(N).reshape(shp).T.ravel()

可以进一步简化和替换转置一起做ravel/flattening在列主要排序像fortran与.ravel('F')最终导致我们 -

def seq_pow2(N): 
    shp = 2*np.ones(np.log2(N),dtype=int) 
    return np.arange(N).reshape(shp).ravel('F')

样品试验 -

In [43]: seq_pow2(4) 
Out[43]: array([0, 2, 1, 3]) 

In [44]: seq_pow2(8) 
Out[44]: array([0, 4, 2, 6, 1, 5, 3, 7]) 

In [45]: seq_pow2(16) 
Out[45]: array([ 0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15])

来源

2016-03-15 13:31:48 Divakar

要做到这一点是不使用 for循环，但做一些数组操作与numpy的最简单的方法。

N = 8 
pow2 = np.log2(N) 
out = np.arange(N).reshape([2]*pow2).transpose(np.arange(pow2)[::-1]).flatten() 

    array([0, 4, 2, 6, 1, 5, 3, 7])

这样做是它重塑x成n维阵列，其中n为2对应于的x长度的功率。在这个整形之后，每个维度的长度都是2.然后我们扭转所有维度并将其平坦化以得到您想要的数组。

编辑

这是一个类似的方法来Divakar's Solution，和他结束了简明得多做这件事，但我就离开这个位置留给后人。

来源

2016-03-15 13:35:01 Suever

蟒蛇递归版本，为了清楚：

def rec(n): 
    if n==1 : return [0] 
    l=[0]*n 
    l[::2]=rec(n//2) 
    for i in range (0,n,2) : l[i+1]=l[i]+n//2 
    return l

为

In [6]: rec(16) 
Out[6]: [0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15]

或者，观测结果的二进制表示，一个numpy的解决方案：

def rearange(N): 
    u=2**arange(N.bit_length()-1) 
    v=arange(N) 
    bits= u[None,:] & v[:,None] 
    return sum(bits*u[::-1],1)

来源

2016-03-15 13:49:16

通过动态循环迭代（Python）

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