我試圖通過首先將串列轉換為陣列并執行計算來插入串列中包含的一些值。
但是，我需要寫三次公式，并且需要手動指定索引。
到目前為止，這是我的代碼
import numpy as np
data1 = [(5,), (4,), (6,)]
data2 = [(2,), (8,), (9,)]
data3 = [(3,), (1,), (7,)]
x1 = [(4, 2, 1)]
x2 = [(6, 9, 7)]
y1 = [(1,)]
y2 = [(3,)]
data1 = np.array(data1)
x1 = np.array(x1)
x2 = np.array(x2)
y1 = np.array(y1)
y2 = np.array(y2)
new1 = ((data1-x1[0,0])/(x2[0,0]-x1[0,0]))*(y2-y1) y1
print(new1)
new2 = ((data2-x1[0,1])/(x2[0,1]-x1[0,1]))*(y2-y1) y1
print(new2)
new3 = ((data3-x1[0,2])/(x2[0,2]-x1[0,2]))*(y2-y1) y1
print(new3)
輸出是
[[2.]
[1.]
[3.]]
[[1. ]
[2.71428571]
[3. ]]
[[1.66666667]
[1. ]
[3. ]]
我想知道是否有人有更好更快的方法來自動執行此操作，而無需手動撰寫所有內容？
uj5u.com熱心網友回復：
只需將data1, data2etc 放入陣列中，您的運算式將僅適用于元素和廣播計算。
>>> data = np.hstack([data1, data2, data3])
>>> new = (data - x1) / (x2 - x1) * (y2 - y1) y1
>>> new
array([[2. , 1. , 1.66666667],
[1. , 2.71428571, 1. ],
[3. , 3. , 3. ]])
如果您希望結果都在形狀為 (3, 1) 的列狀向量中，那么 donew = new[...,None]然后new[:,0]將為您提供與您的new1.
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