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python - 使用集合中的组件创建 3D numpy 向量数组

问题描述

我有一个浮动列表 x1,...,xN。我想创建维度为 NxNxN 的 3D numpy 数组，使得元素 i、j、k 是 3 元素元组 x_i、x_j、x_k。所以它是一个立方体，每个网格站点都定义了一个向量。

示例：如果 x1,...,xN=0,1 我希望创建的 2x2x2 网格是

layer 0: 
(0,0,0), (1,0,0)
(0,1,0), (1,1,0)

layer 1: 
(0,0,1), (1,0,1)
(0,1,1), (1,1,1)

如果 x1,...,xN 为 0,...,N-1，那么这很容易实现：

np.indices((N,N,N)).swapaxes(0,3).swapaxes(0,1).swapaxes(1,2)

对于通用列表 x1,...,xN，创建所需数组的最快方法是什么？

我对 N=2k 和 x1,...,xN 为 0,1,...,k-1,-k,-k+1,...,-1 的可能不太通用的情况特别感兴趣此排序来自 numpy.fft 如何返回 FFT 的频率。

对于特定的 x1,...,xN，您可以使用上面的代码行，然后逐个组件执行适当的移位向量，但我不确定这是最快的方法，以及如何在最快的方式。

标签： pythonnumpy

解决方案

创建索引 ( np.indices((N,N,N))) 花费了大部分时间，我发现没有更快的方法来创建索引（例如meshgrid慢得多）。

我建议的只是稍微快一点的转置方式（为了干净的代码而更多地提出这个建议）：

np.indices((N,N,N)).transpose(1, 2, 3, 0)

如果您经常创建这样的索引网格，您总是可以缓存您的结果并在以后重新使用它们。

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