python-多维数组

由于维度太多,不允许库导入,我将(作为基本选择)使用由元组索引的字典。这样,您就可以获得非常好的简单索引语法:

Array = dict()
Array[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1] = [1.0, 0.0, 0.0]

您可能希望将它包装在一个类中,以添加除简单索引之外的功能,但不知道它是什么。 是 除此之外您还想要的(初始化/默认值?切片?迭代?等等……)这太难猜了。如果您能精确地指定所有您想用这个“多维数组”做的事情,那么就不难向您展示最能提供它的代码了!

我写了一篇 Matrix 在此处分类:

Multidimensional array in Python

它可以这样使用:

m = Matrix(4,5,2,6)
m[2,3,1,3] = 'x'
m[2,3,1,3] // -> 'x'

另一种可能是创建一个一维数组,然后使用带有11个索引参数的函数读/写它。将索引(基于每个维度的最大值)相乘,以计算数组中的位置。get/set函数本身并不是很漂亮(有11个索引),但是一旦编写了它们,get和setting数组索引看起来几乎和c中的一样干净。我不确定与嵌套列表相比性能如何,但我想这是有利的。

基本概念可以用两个维度表示:

def readArray2(arr,i1,i2,dim2):
    index = i1 * dim2 + i2
    return arr[index]

但随着尺寸的增加,它变得更加复杂:

def readArray3(arr,i1,i2,i3,dim2,dim3):
    index = i1 * dim2 * dim3 + i2 * dim3 + i3
    return arr[index]

对于更大的数组,依此类推。您可以将其归纳为维数可变的变量。我可能会将索引和维度放入列表中,然后对它们进行迭代。

一个可能非常清晰的解决方案,尽管性能可能很差,但它将使用一个带有11个元素元组的dict作为键:

>>> d[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] = [1.0, 0.0, 0.0]

这还允许您存储坐标向量并将它们作为单个对象传递:

>>> coord = (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0)
>>> d[coord]
[1.0, 0.0, 0.0]

您可以使用自己的类或dict的子类来强制密钥完整性:

>>> class Space(dict):
>>>     def __setitem__(self, key, value):
>>>         if len(key) == 11:
>>>             dict.__setitem__(self, key, value)
>>>         else:
>>>             raise IndexError("Keys must be eleven-dimensional vectors.")

您可以使用自己的类来提高性能 __getitem__ / __setitem__ 接口,但一开始甚至不需要这样做。

"""
Create multi-dimensional array for given dimensions - (x1, x2, x3, ..., xn)

@author: Naimish Agarwal
"""


def multi_dimensional_array(value, *dim):
    """
    Create multi-dimensional array
    :param dim: a tuple of dimensions - (x1, x2, x3, ..., xn)
    :param value: value with which multi-dimensional array is to be filled
    :return: multi-dimensional array
    """

    if len(dim) > 1:
        return [multi_dimensional_array(value, *dim[1:]) for _ in xrange(dim[0])]
    else:
        return [value for _ in xrange(dim[0])]


if __name__ == "__main__":
    multi_array = multi_dimensional_array(False, *(2, 3, 1))
    print multi_array

喜欢 numpy.ndarray 对于多维数组。

“多维”只是一个花哨的术语,意思是“许多记忆位置”。如果你从更广泛的意义上看,它们实际上是“一维的”。不管怎样,为了提供一个替代方案,您可以使用字典。

>>> d={}
>>> d[0]={}
>>> d[0][0]="1"
>>> d[0]
{0: '1'}

以这种方式创建到第11维度的口述。

您可以使用列表:

list = [ [ [ '' for i in range(dim0) ] for j in range(dim1) ] for k in range(dim2) ]

等等,在那之后。