如何在Python中将交替三角函数添加到数组中？ 代码：代码：代码：代码

如何解决如何在Python中将交替三角函数添加到数组中？ 代码：代码：代码：代码

所以我想将交替的Cos和Tan函数添加到具有给定大小的python数组中。例如。我有一个大小为（10,5）的numpy数组，我想为每行添加（Tan（a），Cos（a），Tan（a），Cos（a），Tan（a））。有人可以提示从哪里开始吗？

我尝试设置一个使用while循环的计数器，条件是该计数器小于5，但这似乎不起作用。非常感谢您的建议。

解决方法

解决方案

自从您请求轮换以来，我想到了一种更通用的答案，其中包含三种轮换类型：

• 替代row
• 交替使用column?您要求的
• 交替使用row和column（两者）：像棋盘一样

在以下示例中，我将使用此伪数据： A ， B ， C

# dummy data
import numpy as np
angles = np.random.rand(5,4) * np.pi

A。预期输出：备用行

[[tan,tan,tan],[cos,cos,cos],[tan,tan]]

代码：

# import numpy as np
a = np.zeros(angles.shape)
a[0::2,:] = np.tan(angles[0::2,:])
a[1::2,:] = np.cos(angles[1::2,:])

B。预期输出：备用列

[[tan,cos]]

代码：

# import numpy as np
a = np.zeros(angles.shape)
a[:,0::2] = np.tan(angles[:,0::2])
a[:,1::2] = np.cos(angles[:,1::2])

C。预期输出：替换行和列

[[tan,cos]]

代码：

# import numpy as np
a = np.zeros(angles.shape)
a[0::2,0::2] = np.tan(angles([0::2,0::2])) # tan: odd-row,odd-column
a[0::2,1::2] = np.cos(angles([0::2,1::2])) # cos: odd-row,even-column
a[1::2,0::2] = np.cos(angles([1::2,0::2])) # cos: even-row,odd-column
a[1::2,1::2] = np.tan(angles([1::2,1::2])) # tan: even-row,even-column

D。将numpy向量化用于交替的行

的好处

您可以使用以下自定义函数：custom_trig_func()。如果可以跳过numpy循环，则将for函数应用于numpy数组会更快。您的代码越是矢量化的，它将越快地运行。这里的方法避免使用for循环，而使用numpy.tan和numpy.cos的内置矢量化。

custom_trig_func(angles)

但是，如果您只需要最少的代码行即可生成自定义函数的功能，请使用以下代码：

# angles is your input ndarray
even_rows = (np.arange(angles.shape[0]) % 2 == 0)
out = np.tan(angles)
out[even_rows,:] = np.cos(angles[even_rows,:])
print(out.shape) # out is your expected output

代码

import numpy as np

def custom_trig_func(angles: np.ndarray,validate=False) -> np.ndarray:
    """Returns an array of type -> numpy.ndarray and shape -> angles.shape,with 
    - odd rows operated on by numpy.tan() and,- even rows operated on by numpy.cos().
    """

    # determine odd and even row indices
    rows = np.arange(angles.shape[0])
    even_rows = (rows % 2 == 0)
    odd_rows = ~even_rows

    # create output array
    out = np.tan(angles)
    out[even_rows,:])

    if validate:
        assert np.all(out[odd_rows,:] == np.tan(angles[odd_rows,:])),"Validation error in applying TAN to odd rows"
        assert np.all(out[even_rows,:] == np.cos(angles[even_rows,"Validation error in applying COS to even rows"

    return out

# dummy data
angles = np.random.rand(10,5) * np.pi
# apply custom function
custom_trig_func(angles=angles,validate=True)

,

您要寻找的东西吗？

import numpy as np
import math
x=np.array([x for x in range(50)]).reshape(10,5)
y=x.copy()
for i in range(x.shape[0]):
    y[i][0]=math.tan(x[i][0])
    y[i][1]=math.cos(x[i][1])
    y[i][2]=math.tan(x[i][2])
    y[i][3]=math.cos(x[i][3])
    y[i][4]=math.tan(x[i][4])
print(x)
print(y)




[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]
 [25 26 27 28 29]
 [30 31 32 33 34]
 [35 36 37 38 39]
 [40 41 42 43 44]
 [45 46 47 48 49]]

[[ 0  0 -2  0  1]
 [-3  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  7]
 [ 0  0  3  0  0]
 [ 2  0  0  0 -2]
 [ 0  0 -3  0  0]
 [-6  0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  3]
 [-1  0  2  0  0]
 [ 1  0  0  0 -3]]

,

像这样吗？

arr[:,::2] = np.tan(arr[:,::2])
arr[:,1::2] = np.cos(arr[:,1::2])

我很大胆，假设您不太熟悉numpy中的切片符号和索引，因此您可以考虑阅读以下文档：{{3 }}。

,

您可以遍历转置的numpy数组和三角函数（使用列表推导使其适合数组形状），这是我的原始尝试：

import numpy as np

a = np.arange(50).reshape(10,5)
b = [([np.tan,np.cos]*(round(a.shape[1]//2+1)))[:-1] if a.shape[1] % 2 != 0 else [np.tan,np.cos]*(round(a.shape[1]/2))]
a = np.array([y(x) for x,y in zip(a.T,*b)])