Numpy：获取比率组合列表，使它们都加到 1

Question

假设我有三种不同颜色的油漆，我想测试当我以不同比例混合它们时会发生什么。我如何获得这些比率的列表？

我可以像这样使用嵌套 for-loops 来做到这一点：

for i in np.linspace(0, 1, 6):
    for j in np.linspace(0, 1, 6):
        for k in np.linspace(0, 1, 6):
            if np.isclose(i+j+k, 1.0): ## catch floating point errors
                print(i, j, k)

这会输出以下内容：

0.0 0.0 1.0
0.0 0.2 0.8
0.0 0.4 0.6
0.0 0.6 0.4
0.0 0.8 0.2
0.0 1.0 0.0
0.2 0.0 0.8
0.2 0.2 0.6
0.2 0.4 0.4
0.2 0.6 0.2
0.2 0.8 0.0
0.4 0.0 0.6
0.4 0.2 0.4
0.4 0.4 0.2
0.4 0.6 0.0
0.6 0.0 0.4
0.6 0.2 0.2
0.6 0.4 0.0
0.8 0.0 0.2
0.8 0.2 0.0
1.0 0.0 0.0

每一行都有三个数字，它们加起来都是一个，对于我指定的分辨率，我有所有可能的组合。它可以工作，但它是一个笨拙的结构，并且它需要为我添加的每种新颜色的油漆创建一个新循环。如果我想混合 10 种涂料，我需要 10 个循环！

有没有更elegant/pythonic的方法呢？可能是 built-in numpy 函数？

（而且我发现标题中的问题很难概括，谁能想出更简洁的描述问题的方式？）

Answer 1

您可以为此使用 itertools.product；实际上，这是与替换的组合。您可以构造一个列表推导式，过滤总和等于 1。

from itertools import product

res = np.array([i for i in product(np.linspace(0, 1, 6), repeat=3) if sum(i) == 1])

# array([[ 0. ,  0. ,  1. ],
#        [ 0. ,  0.2,  0.8],
#        [ 0. ,  0.4,  0.6],
#        [ 0. ,  0.6,  0.4],
#        [ 0. ,  0.8,  0.2],
#        [ 0. ,  1. ,  0. ],
#        [ 0.2,  0. ,  0.8],
#        [ 0.2,  0.2,  0.6],
#        [ 0.2,  0.4,  0.4],
#        [ 0.2,  0.6,  0.2],
#        [ 0.2,  0.8,  0. ],
#        [ 0.4,  0. ,  0.6],
#        [ 0.4,  0.2,  0.4],
#        [ 0.4,  0.4,  0.2],
#        [ 0.4,  0.6,  0. ],
#        [ 0.6,  0. ,  0.4],
#        [ 0.6,  0.2,  0.2],
#        [ 0.6,  0.4,  0. ],
#        [ 0.8,  0. ,  0.2],
#        [ 0.8,  0.2,  0. ],
#        [ 1. ,  0. ,  0. ]])

Numpy：获取比率组合列表，使它们都加到 1

Numpy: getting a list of combinations of ratios such that they all add to 1

python

combinations

numpy

fractions