Python Numpy数组索引

Question

我在使用Numpy索引时遇到了一些小问题。当脚本给出三个不同数组的索引（脚本中的F_fit）时，该脚本只给出最后一个数组的索引。我相信这是一件简单的事情，但我还没有弄明白。该3_phases.txt文件中包含这3个行

1 -1 -1 -1 1 1 
1 1 1 -1 1 1 
1 1 -1 -1 -1 1 

下面是代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

D = 12.96 
n = np.arange(1,7) 

F0 = 1.0 
x = np.linspace(0.001,4,2000) 
Q = 2*np.pi*np.array([1/D, 2/D, 3/D, 4/D, 5/D, 6/D]) 
I = (11.159, 43.857, 26.302, 2.047, 0.513, 0.998)  
phase = np.genfromtxt('3_phases.txt') 

for row in phase: 

    F = (np.sqrt(np.square(n)*I/sum(I)))*row 
    d = sum(i*(np.sin(x*D/2+np.pi*j)/(x*D/2+np.pi*j))for i,j in zip(F,n)) 
    e = sum(i*(np.sin(x*D/2-np.pi*j)/(x*D/2-np.pi*j))for i,j in zip(F,n)) 
    f_0 = F0*(np.sin(x*D/2)/(x*D/2)) 
    F_cont = np.array(d) + np.array(e) + np.array(f_0) 
    plt.plot(x,F_cont,'r') 
    #plt.show() 
    plt.clf() 

D2 = 12.3 
I2 = (9.4, 38.6, 8.4, 3.25, 0, 0.37) 
Q2 = 2*np.pi*np.array([1/D2, 2/D2, 3/D2, 4/D2, 5/D2, 6/D2]) 
n2 = np.arange(1,7) 

for row in phase: 
    F2 = (np.sqrt(np.square(n2)*I2/sum(I2)))*row 
    plt.plot(Q2,F2,'o') 
    #plt.show() 
    F_data = F2 
    Q_data = Q2 
    I_data = np.around(2000*Q2/(4-0.001)) 
    I_data = np.array(map(int,I_data)) 
    F_fit = F_cont[I_data] 
    print F_fit 
    R2 = (1-(sum(np.square(F_data-F_fit))/sum(np.square(F_data-np.mean(F_data))))) 

任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

您每次通过第一个循环时都重新定义了F_cont。当您进入第二个循环（所有的_2值）时，您只能访问最近的row的F_cont。

要解决这个问题，请将您的_2定义移到第一个循环上方，并且只循环一次，然后您将可以访问每个F_cont，并且您的打印输出将有所不同。

以下代码与您的相同，除了上述重新排列，以及我从上面实施了我的评论（在您的Q中使用n/D）。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

D = 12.96 
n = np.arange(1,7) 

F0 = 1.0 
x = np.linspace(0.001,4,2000) 
Q = 2*np.pi*n/D 
I = (11.159, 43.857, 26.302, 2.047, 0.513, 0.998)  
phase = np.genfromtxt('3_phases.txt') 

D2 = 12.3 
I2 = (9.4, 38.6, 8.4, 3.25, 0, 0.37) 
Q2 = 2*np.pi*n/D2 
n2 = np.arange(1,7) 

for row in phase: 

    F = (np.sqrt(np.square(n)*I/sum(I)))*row 
    d = sum(i*(np.sin(x*D/2+np.pi*j)/(x*D/2+np.pi*j))for i,j in zip(F,n)) 
    e = sum(i*(np.sin(x*D/2-np.pi*j)/(x*D/2-np.pi*j))for i,j in zip(F,n)) 
    f_0 = F0*(np.sin(x*D/2)/(x*D/2)) 
    F_cont = np.array(d) + np.array(e) + np.array(f_0) 
    plt.plot(x,F_cont,'r') 
    plt.clf() 

    F2 = (np.sqrt(np.square(n2)*I2/sum(I2)))*row 
    plt.plot(Q2,F2,'o') 
    F_data = F2 
    Q_data = Q2 
    I_data = np.around(2000*Q2/(4-0.001)) 
    I_data = np.array(map(int,I_data)) 
    F_fit = F_cont[I_data] 
    print F_fit 
    R2 = (1-(sum(np.square(F_data-F_fit))/sum(np.square(F_data-np.mean(F_data))))) 

Answer 2

F_fit正在计算从I_data，而这又是从Q2计算。 Q2设置在循环外部，并且不取决于row - 也许您的意思是I_data是F2的函数？