如何创建一个 numpy 二维数组，其元素取决于两个已固定列表的元素

Question

示例：

让

A = np.array([1,2,3,5,7])
B = np.array([11,13,17,19,23])

我想创建一个大小为 (5,5) 的矩阵 C，其元素为

c_ij = f(a[i],b[j])

其中 f 是固定函数，例如 f(x,y) = x*y + x + y 表示

c_ij = a[i]*b[j] + a[i] + b[j]

在 c_ij 仅依赖于 i 和 j 而不依赖于列表 A 和 B 的情况下，我们可以使用np.fromfunction(lambda i,j: f(i,j), (5,5))但事实并非如此

我想知道我们该怎么做？

Answer 1

import numpy as np
# set up f()
def _my_math_function(x, y):
    return x*y + x + y

# variable setup
A = np.array([1,2,3,5,7])
B = np.array([11,13,17,19,23]) 

# nested comprehensive loop
# basically f(1,11), (1,13) ... f(7,19) f(7,23)
c = [_my_math_function(a,b) for b in B for a in A]    

# len list
shape_a = len(A)
shape_b = len(B)
c = np.array(c).reshape(shape_a,shape_b)

# Results of c
array([[ 23,  35,  47,  71,  95],
       [ 27,  41,  55,  83, 111],
       [ 35,  53,  71, 107, 143],
       [ 39,  59,  79, 119, 159],
       [ 47,  71,  95, 143, 191]])

Answer 2

这是你想要的吗：

def bar(arr1, arr2, func):
    ind1, ind2 = np.meshgrid(range(len(arr1)), range(len(arr2)))
    x = arr1[ind1]
    y = arr2[ind2]
    return func(x, y)

bar(A, B, f)

如何创建一个 numpy 二维数组，其元素取决于两个已固定列表的元素

How to create a numpy 2-D array whose elements depend on elements of two lists already fixed

python

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