python - 一种带有numpy的树结构递归算法

Question

我按照以下规则使用“以前的”数组构造了几个数组：

D = 500
eta = 10
T = 4

D1 = np.array([D-eta, D+eta])
D2 = np.array([[D1-eta], [D1+eta]], dtype=object)
D3 = np.array([[D2-eta], [D2+eta]], dtype=object)
D4 = np.array([[D3-eta], [D3+eta]], dtype=object)
D5 = np.array([[D4-eta], [D4+eta]], dtype=object)

我想使用 T 值更有效地创建 Ds 区域。但在我想完全解压每个 D 区之前。

例如，对于 D2，输出为：

[[[480 500]]

[[500 520]]]

我想得到：

[480、500、500、520]

你知道如何简单地提取结果吗？

顺便说一句，我想将这些数组用于反向算法，例如在 t = 4 时，对于 Dt = 480，我想使用 490 和 470 的平均值......

提前谢谢大家！

标签： pythonarraysnumpy

Answer 1

你知道如何简单地提取结果吗？

使用np.ravel。检查你的输出print(np.ravel(D2))