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Jared Frazier
Asked: 2023-11-05 20:53:56 +0800 CST

D 维多指标和

  • 772

我了解如何分别使用 1、2 和 3for循环来定义 1、2 和 3 维的求和，但是如何创建一个对多索引求和的通用函数（如下面定义的函数）？

在此输入图像描述

为简单起见，假设u仅采样一个随机整数，即

from random import randint
def u(a=0, b=100):
    return randint(a, b)

举个例子，假设多索引向量js = [0, 0, 0]和上限向量Ms = [5, 5, 5]，这意味着d = 3（即3维多索引），并且求和可以简单地写成如下

mysum = 0
for j1 in range(Ms[0]):
    for j2 in range(Ms[1]):
        for j3 in range(Ms[2]):
            mysum += u()

但是编写d尺寸的一般方法是什么（如图所示）？

编辑：我知道在这个简单的例子中，人们可以简单地做类似的事情

from numpy import prod
M = prod(Ms)
mysum = sum([u() for i in range(M)])

但同样，我对一种执行d嵌套for循环的通用方法特别感兴趣，因为该函数u可能更复杂并且取决于索引 j_1、j_2、...、j_d。

python

2 个回答

  1. Best Answer

    您可以使用它itertools.product来生成要在函数中使用的所有可能的索引集

    mysum = 0
for indices in itertools.product(*[range(ms) for ms in Ms]):
    mysum += u()

    indices将

    (0, 0, 0)
(0, 0, 1)
(0, 0, 2)
(0, 0, 3)
(0, 0, 4)
(0, 1, 0)
(0, 1, 1)
(0, 1, 2)
...
    • 1

  2. 您可以递归地执行求和：将函数calculate_sum应用于列表中的每个元素，返回非列表元素的总和：

    def calculate_sum(lst):
    result = 0
    assert isinstance(lst, list), f"This is not a list: {lst}"
    for element in lst:
        if isinstance(element, list):
            result += calculate_sum(element)
        else:
            result += element
    return result

calculate_sum([[[0, -1, 7], [5, 8, 9]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
# > 49

calculate_sum([[0, -1, 7]])
# > 6

calculate_sum([5])
# > 5
    • 1

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