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为动态方程输入组织和构建numpy数组

scipy numpy arrays python

dassouki · 技术社区 · 14 年前

我不确定我的post问题是否有意义;但是,我正在为一个类/函数构建一个输入数组,该类/函数接收大量用户输入的数据并输出一个numpy数组。

# I'm trying to build an input array that should include following information:
'''
* zone_id - id from db - int  
* model size - int
  * type of analysis - one of the following:
    * type 1 - int or string
    * type 2 - int or string
    * type 3 - int or string
  * model purposes:
    * default: ONE, TWO, THREE #this is just a title of the purpose
    * Custom: default + others (anywhere from 0 to 15 purposes)
  * Modeling step 1: some socio economic factors #produces results 1
  * Modeling step 2: 
    * Default: equation coefficients for retail/non retail
    * Custom: equation coefficients for each extra activities as defined by
      the user
    * produces results 2

Example array:
  def_array = (zone_id, model_size, analysis_type,
               model_purpose[],
               socio_economics[],
               socio_coefficients[] )
'''
# Numerical example:
  my_arr = [np.array([ 10001, 1, 2,
                     [ 'ONE', 'TWO', 'THREE', 'FOUR', 'FIVE' ],
                     [ {'retail':500, 'non_retail':300, 'school':300', 'other':900} ],
                     [ {'retail':500, 'non_retail':300, 'school':300', 'other':900} ],
                     [ {'ONE':{'retail':.5, 'non_retail':1.7, 'school':.4', 'other':4.7},
                       {'TWO':{'retail':.2, 'non_retail':2.5, 'school':.5', 'other':4.3},
                       {'THREE':{'retail':.3, 'non_retail':2.3, 'school':.6', 'other':2.2},
                       {'FOUR':{'retail':.4, 'non_retail':1.1, 'school':.7', 'other':1.0},
                       {'FIVE':{'retail':7, 'non_retail':2, 'school':3', 'other':1} ] ])

# this array will be inserted into 3 functions and together should return the following array:
arr_results = [np.array([ 10001, one_1, TWO_1, THREE_1, FOUR_1, FIVE_1, ONE_2, TWO_2, THREE_2, FOUR_2, FIVE_2],
                        [10002, .... ,] ])

1 回复 | 直到 14 年前

Katriel 14 年前

Numpy数组在这里是错误的数据类型:它们是为大量相似数据(例如大型矩阵)的数字操作而设计的。看起来你可以用一个 dict :

options = {
    "zone_id": 10001,
    "model_size": 1,
    "analysis_type": 2,
    "model_purposes": [ "ONE", ... ]
    ...
}

然后可以将其作为字典传递给函数,或者使用参数将其解包为names ** :

def do_stuff(zone_id=10001, model_size=1, ...):
    ...

do_stuff(**options)

如果您想要一个更复杂的options数据类型(例如,如果某些选项需要动态计算或依赖于其他选项),您可以使用专门的 Options 阶级(尽管要警告,这几乎肯定是杀伤力过大);

class Options:
    def __init__(self):
        # set some default values
        self.zone_id = 10001

    def populate_values(self):
        # maybe handle some user input?
        self.name = input("name: ")

    # use a property to calculate model_size on the fly
    @property
    def model_size(self):
        return 2-1

然后

options = Options()
options.populate_values()
print(options.model_size)

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