用numpy数组作为边界的替代方案

我有两个numpy数组充当我想要生成的一系列矢量的下边界和上边界。用numpy数组作为边界的替代方案

在一个类似的方式，人气指数（）的作品，我想生成中间构件如示例：

lower_boundary = np.array([1,1]) 
upper_boundary = np.array([3,3]) 

expected_result = [[1,1], [1,2], [1,3], [2,1], [2,2], [2,3], [3,1], [3,2], [3,3]]

的结果可以是一个列表或另一numpy的阵列。到目前为止，我已设法通过嵌套循环来解决这种情况，但“lower_boundary”和“upper_boundary”的维度可能会有所不同，我的方法也不适用。

在典型的情况下，两个边界至少有4个维度。

来源

2017-04-05 pabloxrl

如果'upper_boundary = np.array（[4,3]）''有什么期望的输出？ – Divakar

对于这种情况： expected_result = [[1,1]，[1,2]，[1,3]，[2,1]，[2,2]，[2,3]，[3,1 ]，[3,2]，[3,3]，[4,3]] – pabloxrl

您可以使用np.indicies来获得一定范围所需的范围（upper_boundary - lower boundary + 1）的指数值，它重塑您的需要（reshape(len(upper_boundary),-1)），并添加您的lower_boundry，导致价值观;

>>> np.indices(upper_boundary - lower_boundary + 1).reshape(len(upper_boundary),-1).T + lower_boundary 
array([[1, 1], 
     [1, 2], 
     [1, 3], 
     [2, 1], 
     [2, 2], 
     [2, 3], 
     [3, 1], 
     [3, 2], 
     [3, 3]])

编辑：我忘了更正发布前的代码，它应该是这样的。感谢@Divakar的修复。

来源

2017-04-05 08:37:50 umutto

认为正确的/通用的版本会是这样的：'np.indices（upper_boundary - lower_boundary + 1）.reshape（len（upper_boundary），-1）.T + lower_boundary'。 – Divakar

@Divakar良好的捕获，我使用3,3代替所述变量，忘记纠正它。现在就解决它，谢谢。 – umutto

是的，OP列出简单化样本的缺陷:) – Divakar

用numpy数组作为边界的替代方案

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